Групповая и агрегированная аналитика ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь создать совокупную аналитику на основе файла df. Вот демо моих данных.

Код: Выделить всё

input=pd.DataFrame({'ID':['A','A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C'],
'Year':[2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2001,2001,2001,2001],
'Item':['a1','a2','a3','a4','b1','b2','b3','b4','c1','c2','c3','c4'],
'Price':[1,3,4,5,2,4,7,3,5,7,6,1],
'Label 1':[1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1],
'Label 2':[0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,0,1]})

Мой вывод выглядит следующим образом. Моя цель — для каждого идентификатора и года я считаю каждую метку, равную 1. Кроме того, я также хочу рассчитать общую цену. Например, для компании A элементы «a1» и «a2» имеют «Ярлык 1» равный 1, поэтому «Количество ярлыков 1» = 2. «Цена метки 1» равна 11+13=4.

Код: Выделить всё

output=pd.DataFrame({'ID':['A','B','C'],
'Year':[2000,2000,2001],
'Label 1 Count':[2,3,1],
'Label 2 Count':[2,2,2],
'Label 1 Total Price':[4,13,1],
'Label 2 Total Price':[7,11,6],
'Item Total':[4,4,4]})

Я сделал следующее:

Код: Выделить всё

input['Label 1 Price']=input['Label 1']*input['Price']
input['Label 2 Price']=input['Label 2']*input['Price']

input.groupby(['ID','Year']).agg({'Label 1':'sum',
'Label 2':'sum',
'Label 1 Price':'sum',
'Label 2 Price':'sum',
'Item':'count'})

Есть ли более элегантное решение? Кроме того, в моем наборе необработанных данных гораздо больше «Ярлык», поэтому я не хочу вручную создавать «Ярлык x Цена».

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/789 ... -analytics