pandas 按组生成分数表示数据

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本案例的数据为一个分组数据，每个分组内包含几个指标和指标的值，组内最后一个指标为前边所有指标的总体，需求期望将前边的这些指标作为分子，总体作为分母，无需计算只要以字符串的形式显示这个分数即可。同时，前边的指标与这个总体指标也用下划线连接显示。接下来我们用 pandas 来解决这个问题。

数据及需求

我们来构造数据和描述一下需求，数据为：

import pandas as pd
import random

random.seed(7890)
data = {
    'A': ['x']*4 + ['y']*4,
    'B': [*'abcD']*2,
    'C': [random.randint(1,9) for i in range(8)],
}

df = pd.DataFrame(data)
df
'''
   A  B  C
0  x  a  4
1  x  b  7
2  x  c  1
3  x  D  7
4  y  a  3
5  y  b  5
6  y  c  2
7  y  D  6
'''

A 列为分组，B 列为指标，其中最后一个指标 D 为总体，C 列为指标的值。最终期望生成的新数据如：

'''
   A    B    C
0  x  a_D  4/7
1  x  b_D  7/7
2  x  c_D  1/7
4  y  a_D  3/6
5  y  b_D  5/6
6  y  c_D  2/6
'''

B 列由指标和总体指标（分组最后一个，名称不确定）连接而成，C 列由指标值和总体指标值连接而成。分组内的总体指标列不需要显示，即没有 D_D 数据。

思路

由于需求是分组需求，我们对数据分组后，每个分组就是一个单独的子 DataFrame，我们定义一个函数来用 apply() 调用，在函数中处理需求逻辑。

在这个处理函数中，我们接受的是一个 DataFrame，B 列和 C 列进行字符拼接，最后再将这些数据生成 DataFrame 返回。

代码

定义分组后单个 DataFrame 数据的处理函数：

def func(grp: pd.DataFrame):

    b, c = grp.B, grp.C.astype(str)

    b = b.iloc[:-1] + '_' + b.iat[-1]
    c = c.iloc[:-1] + '/' + c.iat[-1]

    return pd.DataFrame({'A': grp.name, 'B': b, 'C': c})

函数中，以 B 列为例，先选择此列的列包含最后一个数据的所有数据（Series，用 iloc[:-1]），再选择此列的最后一个值（单个值用 iat[-1]），然后用 + 法（ add() 方法）进行拼接。C 列是数字类型，要先转为字符才可拼接。

返回数据的 A 列值 grp.name 中的 name 属性是分组对象子 DataFrame 的分组名，这是分组过程中增加的特有属性。

最终分组调用函数代码：

df.groupby('A', group_keys=False).apply(func)
'''
   A    B    C
0  x  a_D  4/7
1  x  b_D  7/7
2  x  c_D  1/7
4  y  a_D  3/6
5  y  b_D  5/6
6  y  c_D  2/6
'''

代码中 group_keys=False 不保留分组名为索引，保证返回的数据和原数据结构一样。

这样就完成了需求。

（完）

pandas 按组生成分数表示数据

数据及需求

思路

代码

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