python / pandas - 引用数据框的最后一列而不在 groupby 计算中输入它的名称
python / pandas - referencing the last column of a dataframe without typing it's name in a groupby calculation
我有:
dat['P: EU - returns - PL'] = ecommerce_returns * delivery_emissions_per_return * social_cost_of_carbon
dat['P: EU - returns - Per Product Line'] = dat.iloc[:,-1] * dat[n_sold]
dat['P: EU - returns - CL'] = dat.groupby(group_with)['P: EU - returns - Per Product Line'].transform('sum')
我将不得不重复多次。我不想输入 dataframe
、dat
最后一列的名称,而是想引用它。当计算不涉及 groupby
时,我可以做到这一点,但是,我找不到用 groupby
.
来做到这一点的方法
我试过了:
dat['P: EU - returns - CL'] = dat.groupby(group_with).dat.iloc[:,-1].transform('sum')
但我 100% 认为它行不通。任何解决方法?谢谢
data.groupby("blabla")[data.columns[-1]]
[data.columns[-1]]
将提供与 groupby
兼容的括号内最后一列的名称
我有:
dat['P: EU - returns - PL'] = ecommerce_returns * delivery_emissions_per_return * social_cost_of_carbon
dat['P: EU - returns - Per Product Line'] = dat.iloc[:,-1] * dat[n_sold]
dat['P: EU - returns - CL'] = dat.groupby(group_with)['P: EU - returns - Per Product Line'].transform('sum')
我将不得不重复多次。我不想输入 dataframe
、dat
最后一列的名称,而是想引用它。当计算不涉及 groupby
时,我可以做到这一点,但是,我找不到用 groupby
.
我试过了:
dat['P: EU - returns - CL'] = dat.groupby(group_with).dat.iloc[:,-1].transform('sum')
但我 100% 认为它行不通。任何解决方法?谢谢
data.groupby("blabla")[data.columns[-1]]
[data.columns[-1]]
将提供与 groupby