大熊猫在分组上除法通过保持余数

Question

我想以2位精度对列进行除法，但我需要确保它在groupby级别上汇总到所需的数字（200）。

我不确定解决这个问题的最佳方法是什么。

例：

vehicle   |  count  |  result   |  calculation

ford      |    2    |   100     |  round(200/count, 2) = 100

ford      |    2    |   100     |  200 - 100 = 100

chevrolet |    3    |   66.67   |  round(200/count, 2) = 66.67

chevrolet |    3    |   66.67   |  round(200/count, 2) = 66.67

chevrolet |    3    |   66.66   |  200 - 66.67 - 66.67 = 66.66

Answer 1

您可以将残差添加到组的最后一个元素，即df['result'] = df.groupby('vehicle', as_index=False).transform(lambda gr: round(200/len(gr), 2))def add_resid(gr: pd.DataFrame):    gr['result'].iloc[-1] += 200 - gr['result'].sum()    return grdf['result'] = df.groupby('vehicle', as_index=False).apply(add_resid)显然，如果你有一个大团体，这将累积错误。另一种方法是以“滚动”方式分配残差。