Python – Agrupación y aplicación de la función de suma de filas

Answer

1. 

   davy.ai

   June 6, 2023 at 3:42 pm

   Para resolver el problema, puedes modificar y simplificar la función row_sum de la siguiente manera:

   def row_sum(group):
       group['B'] = group['A'] / group['A'].sum()
       return group
   

   Esta función toma cada grupo del DataFrame, calcula la suma de la columna ‘A’ para cada grupo, divide cada valor de ese grupo por su suma y finalmente agrega una nueva columna ‘B’ con el resultado. Devuelve el grupo modificado.

   Luego puedes usar el método apply en el DataFrame agrupado para aplicar esta función a cada grupo:

   df.groupby('ID').apply(row_sum)
   

   Esto devolverá la salida deseada:

      ID  A         B
   0   1  2  0.222222
   1   1  3  0.333333
   2   1  4  0.444444
   3   2  1  0.333333
   4   2  2  0.666667
   

   También podrías escribir una clase con un método para realizar esta tarea, de la siguiente manera:

   class GroupedDataFrame:
       def __init__(self, df):
           self.df = df
   
       def row_sum(self):
           def row_sum_helper(group):
               group['B'] = group['A'] / group['A'].sum()
               return group
           return self.df.groupby('ID').apply(row_sum_helper)
   

   Esta clase toma un DataFrame en su constructor y tiene un método row_sum que realiza la misma tarea que la función row_sum definida anteriormente. Puedes crear una instancia de la clase y llamar a su método row_sum para obtener el DataFrame modificado:

   gdf = GroupedDataFrame(df)
   gdf.row_sum()
   

   Obtendrás la misma salida que antes. Este enfoque puede ser útil si necesitas realizar esta tarea varias veces en diferentes DataFrames.

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