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對(duì)產(chǎn)品和分組求和

Sum product and groupby(對(duì)產(chǎn)品和分組求和)
本文介紹了對(duì)產(chǎn)品和分組求和的處理方法,對(duì)大家解決問題具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧!

問題描述

我有一個(gè)如下所示的數(shù)據(jù)框:

I have a dataframe that looks like this:

allHoldingsFund

allHoldingsFund

      BrokerBestRate  notional_current  DistanceBestRate
0           CITI          7.859426e+05          0.023194
1           WFPBS         3.609674e+06         -0.023041
2           WFPBS         1.488828e+06         -0.023041
3           JPM           3.484168e+05         -0.106632
4           CITI          6.088499e+05          0.023194
5           WFPBS         8.665558e+06         -0.023041
6           WFPBS         4.219563e+05         -0.023041

我正在嘗試一次完成求和積和分組(不創(chuàng)建額外的求和積列)

I am trying to do a sum product and a group by in one go (without creating an extra column of sum product)

這行代碼我試過了

allHoldingsFund.groupby(['BrokerBestRate'])['notional_current']*['DistanceBestRate'].sum() 

如何進(jìn)行求和,然后使用 group by 進(jìn)行聚合?

how can I do a sum product and then aggregate it using group by?

期望的輸出

BrokerBestRate      product of (notional_current  and DistanceBestRate)
   CITI              654654645665466
   JPM               453454534545367
  WFPBS              345345345345435

非常感謝

推薦答案

可以在groupby之前建product欄

You can build the product column before the groupby

df.assign(col=df.notional_current*df.DistanceBestRate).groupby('BrokerBestRate',as_index=False).col.sum()
Out[372]: 
  BrokerBestRate            col
0           CITI   32350.817245
1            JPM  -37152.380218
2          WFPBS -326860.001568

這篇關(guān)于對(duì)產(chǎn)品和分組求和的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對(duì)大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網(wǎng)!

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