pandas 分组计数 Dataframe

whhtz7ly 于 2023-04-28 发布在其他

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我有以下dataframe：

ID  Date        Date_Solved      Ticket_ID  
1   01.01.2023  NULL             123    
2   01.01.2023  02.01.2023      
3   01.01.2023  02.01.2023      
4   02.01.2023  NULL             456    
5   02.01.2023  NULL        
…   …   …   …

并希望将其groupby/计数为以下格式：

Date        Sum Sum_Open Sum_Solved Sum_Ticket
01.01.2023  3   3        Null       1
02.01.2023  2   3        2          2

在原始 Dataframe 中，ID是票据的唯一值。
总和：每天可以开票，这是每天的总和。

df = df_subset.groupby(['Date'])['Date'].count()

Sum_Open：可以在同一天或更晚的时间解决工单。Sum_Open是所有已解决日期〉日期或根本没有已解决日期的条目的总和
Sum_Solved：是具有已解决日期的所有条目的总和= Date
Sum_Tickets是在Ticket_ID处具有条目的所有未解决的票证的总和

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76015375/grouping-counting-dataframe

1条答案

按热度按时间

rlcwz9us1#

关键字是累积和：

result['Gemeldet_Gesamt'] = result['Gemeldet_Am'].cumsum()
result['Gelöst_Gesamt'] = result['Gelöst_Am'].cumsum()
result['Netto'] = result['Gemeldet_Am'] - result['Gelöst_Am']
result['Netto_Gesamt'] = result['Netto'].cumsum()

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