繪製大熊貓GROUPBY導致

Question

我有一個非常簡單的數據集：

Customer Amount 
A   1.25 
B   2 
C   1 
A   5 
D   2 
B   10 

我希望得到以下結果：

Customer Amount Number_of_transactions 
A  6.25 2 
B  12  2 
C  1  1 
D  1  2 

我解決的方法是添加另一列所有值是1，然後使用df.groupby（'Customer'）。

1. 有沒有更有效的方式來做到這一點？
2. 我需要繪製number_of_transactions量的分佈和分配。每當我嘗試這樣做時，我會得到關鍵錯誤（我認爲是因爲groupby）。有人能指出正確的方向嗎？

Answer 1

試試這個：

>>> df['Number_of_transactions'] = 1 
>>> df1 = df.pivot_table(index='Customer', 
         values=['Amount', 'Number_of_transactions'], 
         aggfunc=np.sum)\ 
      .reset_index()     # reset_index is optional 
>>> df1 

Out[21]: 
    Customer Amount Number_of_transactions 
0 A   6.25 2 
1 B   12.00 2 
2 C   1.00 1 
3 D   2.00 1 

對於情節只是做：

>>> df1.hist(bin=50) 

Answer 2

我不知道你想作爲一個情節是什麼，但對於第一部分，你可以做這個：

new_df = pd.concat([df.groupby(df.Customer).Amount.sum(), 
        df.Customer.value_counts()], axis=1) 

new_df.columns = ["Amounts","Number_of_transactions"] 

然後如果你可以有一個條形圖：

new_df.plot(kind="bar") 

，或者如果你wan't直方圖：

new_df.hist()