python - 为什么不替换新数据框中的列？

Question

我有一个 df，其中国家作为索引，年份 (1990-2015) 作为标题。我想制作一个新的 df2，其中每一列都是 5 年的总和，例如:1995-1999、2000-2004 等 我这样做了:

df2 = pd.DataFrame(index=df.index[:], columns=['1995', '2000', '2005', '2010', '2015'])
df2['1995'] = df.iloc[0:4].sum(axis=1)

但它不会取代 NaN 值。 我究竟做错了什么？提前致谢

Answer 1

第一步

使用 df.T.reset_index 转置和重置索引

df2 = df.T.reset_index(drop=True)

第 2 步

使用 df.groupby , 以 5 为一组按索引分组，然后与 dfGroupBy.agg 求和, 通过 np.nansum

df2 = df2.groupby(df2.index // 5).agg(np.nansum).T

第 3 步

就地分配列

df2.columns = pd.to_datetime(df.columns[::5]).year  + 5

---

df = ... # Borrowed from Bharath

df2 = df.T.reset_index(drop=True)
df2 = df2.groupby(df2.index // 5).sum().T
df2.columns = pd.to_datetime(df.columns[::5]).year  + 5

print(df2)

输出:

         1995  2000  2005  2010
Country                        
IN         72    29   100     2
EG         31    40    40    24