pandas 指定支付渠道与其他渠道分组计算

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在线票务场景下，线上采用多渠道进行销售，每个渠道支持多种的支付方式，pandas 可以帮助我们对渠道和支付方式进行分组分析。本需求特殊的一点时，对于支付工具我们仅区分会员卡方式，其他的方式均会归为其他方式。

数据与需求描述

我们的业务流水样例数据如下：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = '''
销售渠道	支付工具	金额
POS渠道	会员卡	80
猫眼	接入商	30
淘票票	接入商	30
POS渠道	会员卡	40
POS渠道	第三方优惠	50
猫眼	接入商	45
淘票票	接入商	45
POS渠道	银行卡	40
'''

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='\t')
df
'''
    销售渠道   支付工具  金额
0  POS渠道    会员卡  80
1     猫眼    接入商  30
2    淘票票    接入商  30
3  POS渠道    会员卡  40
4  POS渠道  第三方优惠  50
5     猫眼    接入商  45
6    淘票票    接入商  45
7  POS渠道    银行卡  40
'''

需要对销售渠道、支付工具进行分组，分组后对金额进行求和。分组过程中，支付工具除会员卡方式，其他的全部归为其他方式，不一一分类。

思路

先对支付工具列进行修改，将非会员卡值替换为其他，再对数据进行分组金额求和。

代码

通过增加同名列的方式对支付工具列进行修改。用 where() 方法对不为会员卡的值替换为其他：

df.assign(支付工具=df.支付工具.where(df.支付工具=='会员卡', '其他'))
'''
    销售渠道 支付工具  金额
0  POS渠道  会员卡  80
1     猫眼   其他  30
2    淘票票   其他  30
3  POS渠道  会员卡  40
4  POS渠道   其他  50
5     猫眼   其他  45
6    淘票票   其他  45
7  POS渠道   其他  40
'''

进行分组求和：

(
    df.assign(支付工具=df.支付工具.where(df.支付工具=='会员卡', '其他'))
    .groupby(['销售渠道', '支付工具'], dropna=False, as_index=False)
    .sum()
)
'''
    销售渠道 支付工具   金额
0  POS渠道  会员卡  120
1  POS渠道   其他   90
2    淘票票   其他   75
3     猫眼   其他   75
'''

这样就实现了我们的需求。

（完）

pandas 指定支付渠道与其他渠道分组计算

数据与需求描述

思路

代码

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