如何基于两个DataFrame创建透视表并添加衍生列？

步骤拆解与代码实现 #

1. 处理df1透视表并调整列名
   先完成df1的透视求和，同时把列名改成目标格式的大写（Bar、Buzz），空值填充为0：

   import pandas as pd
   
   # 生成df1的透视表，调整列名大写
   out = pd.pivot_table(df1, values='Value', index='Counterparty', columns='Product', aggfunc='sum')
   out = out.rename(columns={'bar': 'Bar', 'buzz': 'Buzz'}).reset_index().rename_axis(None, axis=1).fillna(0)
   

2. 计算Total列
   Total是Bar和Buzz列的行求和，直接按行计算即可：

   out['Total'] = out[['Bar', 'Buzz']].sum(axis=1)
   

3. 生成df2的col1数据
   col1是df2按Counterparty分组后的Value总和，先聚合再整理成可合并的格式：

   col1_data = df2.groupby('Counterparty')['Value'].sum().reset_index(name='col1')
   

4. 合并数据并计算col2
   将col1数据合并到主表，再计算col2（Total与col1的差值）：

   out = out.merge(col1_data, on='Counterparty', how='left')
   out['col2'] = out['Total'] - out['col1']
   

最终结果 #

运行上述代码后，会得到目标格式的表格：

Counterparty   Bar  Buzz  Total  col1  col2
0         fizz  20.0  20.0   40.0  39.0   1.0
1          foo  40.0   0.0   40.0  39.0   1.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者iBeMeltin