如何在熊猫中分组和计算

Question

我有df如下

customer class  score

A          a      10

A          b      20

B          a      40

B          b      50

我想像这样分组，转换和计算。

customer  score(b-a)

A           10

B           10

我不知道如何计算。

df.groupby(df.customer)

如果有人经历过这样的聚合，请告诉我。

谢谢

Answer 1

您可以使用@HenryYik的评论，也可以使用：pivot(df.pivot(index='customer', columns='class', values='score')   .assign(score=lambda x: x['b']-x['a']))输出：class      a   b  scorecustomer               A         10  20     10B         40  50     10

Answer 2

替代解决方案，按客户分组并应用自定义功能def get_score(temp):    map_score = dict(zip(temp['class'], temp['score'])) # mapping of class and score for each customer    return map_score['b'] - map_score['a']df.groupby("customer").apply(get_score)这将导致预期的答案。