我有一个类似于这样的Pandas数据框:
id name total cubierto no_cubierto escuela_id nivel_id
0 1 direccion 1 1 0 420000707 1
1 2 frente_a_alunos 4 4 0 420000707 1
2 3 apoyo 2 2 0 420000707 1
3 4 direccion 2 2 0 840477414 2
4 5 frente_a_alunos 8 8 0 840477414 2
5 6 apoyo 4 3 1 840477414 2
6 7 direccion 7 7 0 918751515 3
7 8 apoyo 37 37 0 918751515 3
8 9 direccion 1 1 0 993683216 1
9 10 frente_a_alunos 7 7 0 993683216 1
“name”列有3个唯一值:
- direccion
- frente a alunos
- apoyo
我需要获取一个新的数据框,按"escuela_id"和"nivel_id"进行分组,并具有以下列:
- direccion_total
- direccion_cubierto
- frente_a_alunos_total
- frente_a_alunos_cubierto
- apoyo_total
- apoyo_cubierto
- escuela_id
- nivel_id
从列
"total"
和"cubierto"
中获取值。
我不需要列"no_cubierto"
。
是否可以使用pandas函数完成? 我卡在这里,找不到任何解决方案。示例的输出应如下所示:
escuela_id nivel_id apoyo_cubierto apoyo_total direccion_total
0 420000707 1 2 2 1
1 840477414 2 3 4 2
2 918751515 3 37 37 7
3 993683216 1 .. .. 1
direccion_cubierto frente_a_alunos_total frente_a_alunos_cubierto
0 1 4 4
1 2 8 8
2 7 .. ..
3 1 7 7
groupby()
函数来实现此功能。 - leopardxpreload