与 groupby 的熊猫数据帧总和

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【中文标题】与 groupby 的熊猫数据帧总和【英文标题】:pandas dataframe sum with groupby 【发布时间】:2017-04-11 03:40:01 【问题描述】:

我有一个结构如下的 pandas 数据框:

[
    ['x', '1', '-7']
    ['x', '2', '-2']
    ['y', '3', '-1']
    ['y', '4', '-3']
]

我必须按第一列(值 xys)分组,然后找到每个 xy 的第二列和第三列的总和,如下所示:

[
    ['x', 3, -9]
    ['y', 7, -4]
]

如何使用 pandas 做到这一点?

【问题讨论】:

你试过使用groupbysum??? 【参考方案1】:

设置 我将您的字符串数字转换为实际数字

df = pd.DataFrame(
    [
        ['x', '1', '-7'],
        ['x', '2', '-2'],
        ['y', '3', '-1'],
        ['y', '4', '-3']
    ]
)

df[1] = pd.to_numeric(df[1])
df[2] = pd.to_numeric(df[2])

解决方案

df.groupby(0).sum()

【讨论】:

以上是关于与 groupby 的熊猫数据帧总和的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

带有groupby的熊猫数据框滚动窗口

在熊猫中使用 groupby 或聚合的最佳方法

查找熊猫索引数据帧的最小值和最大值

Pandas - dataframe groupby - 如何获得多列的总和

Pandas - 在groupby之后将列转换为新行

熊猫:在 groupby 'date' 中删除重复项