我有一个如下所示的数据框
B_ID no_show Session slot_num
0 1 0.4 S1 1
1 2 0.3 S1 2
2 3 0.8 S1 3
3 walkin1 0.0 S1 3
4 4 0.3 S1 4
5 walkin2 0.0 S1 4
6 5 0.6 S1 5
7 6 0.8 S1 6
8 7 0.9 S1 7
9 overbook1 0.5 S1 7
10 8 0.4 S1 8
11 walkin3 0.0 S1 8
12 9 0.6 S1 9
13 overbook2 0.5 S1 9
14 12 0.9 S2 1
15 13 0.5 S2 2
16 walkin1 0.0 S2 2
17 14 0.3 S2 3
18 15 0.7 S2 4
19 20 0.7 S2 5
20 overbook1 0.5 S2 5
21 16 0.6 S2 6
22 walkin2 0.0 S2 6
23 overbook2 0.5 S2 6
24 17 0.8 S2 7
25 19 0.3 S2 8
26 walkin3 0.0 S2 8
27 29 0.5 S3 1
28 07 0.8 S3 2
29 walkin1 0.3 S3 2
30 06 0.1 S3 3
根据上面的内容,我想计算每节课的走进和超额预订次数
预期产量
Session total_slots num_of_walkin num_of_overbook
S1 9 3 2
S2 8 3 2
S3 3 1 0
可以使用命名聚合。这仅适用于0.25+的熊猫
为了提高性能,我建议不要按组进行过滤,而是在预处理帮助器列时进行过滤,然后仅聚合} :
sum
,并使用最后一个值^{相关问题 更多 >
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