Pandas Groupby y Suma

Pandas es una biblioteca de código abierto que se basa en la biblioteca NumPy . Es un paquete de Python que ofrece varias estructuras de datos y operaciones para manipular datos numéricos y series de tiempo. Es principalmente popular para importar y analizar datos mucho más fácilmente. Pandas es rápido y tiene un alto rendimiento y productividad para los usuarios. 

Groupby es un concepto bastante simple. Podemos crear una agrupación de categorías y aplicar una función a las categorías. Es un concepto simple, pero es una técnica extremadamente valiosa que se usa ampliamente en la ciencia de datos. Es útil en el sentido de que podemos:

• Calcular estadísticas de resumen para cada grupo
• Realizar transformaciones específicas de grupo
• Hacer la filtración de datos

groupby () implica una combinación de dividir el objeto, aplicar una función y combinar los resultados. Esto se puede usar para agrupar grandes cantidades de datos y calcular operaciones en estos grupos, como sum() .

A continuación se muestran algunos ejemplos que implementan el uso de groupby().sum() en el módulo pandas : 

Ejemplo 1:

# import required module
import pandas as pd
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
                   'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]})
  
# use groupby() to compute sum
df.groupby(['Animal']).sum()

Producción

Ejemplo 2:

# import required module
import pandas as pd
  
# assign list
l = [[100, 200, 300], [10, None, 40],
     [20, 10, 30], [100, 200, 200]]
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame(l, columns=["a", "b", "c"])
  
# use groupby() to generate sum
df.groupby(by=["b"]).sum()

Producción:

Ejemplo 3:

# import required module
import pandas as pd
  
# assign data
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils',
                     'Kings',  'kings', 'Kings', 'Kings',
                     'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
            'Rank': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 1, 1, 2, 4, 1, 2],
  
            'Year': [2014, 2015, 2014, 2015, 2014, 2015, 2016, 
                     2017, 2016, 2014, 2015, 2017],
  
            'Points': [876, 789, 863, 673, 741, 812, 756, 788, 
                       694, 701, 804, 690]}
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame(ipl_data)
  
# use groupby() to generate sum
df.groupby(['Team']).sum()

Producción: