如何通过对第 3 列中的值求和，将前 2 列中具有相同值的 Pandas Dataframe 行组合在一起？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何通过对第 3 列中的值求和，将前 2 列中具有相同值的 Pandas Dataframe 行组合在一起？

【英文标题】：How to group together rows of Pandas Dataframe with same values in first 2 columns by summing values in the 3rd column?

【发布时间】：2020-12-04 17:23:49

【问题描述】：

我有一个表单的数据框：

对于 col1 和 col2 的相同值（例如 AB），我想在数据帧的 col3 中添加所有值，以便只保留该表单 (AB) 的一行，并且 col3 中的所有值对应于已添加。

结果如下：

我试过了：

df.groupby(['col1', 'col2'], axis=0, as_index=True).sum()

但它给了我：

这不是我想要的。请帮助和建议。提前致谢。

【问题讨论】：

请包含最少的可重现代码，以便我们可以将您的 DF 复制粘贴到我们的环境中并帮助您解决此问题

请将代码和数据添加为文本 (using code formatting)，而不是图像。图片：A）不允许我们复制粘贴代码/错误/数据进行测试； B) 不允许根据代码/错误/数据内容进行搜索；和many more reasons。除了代码格式的文本之外，只有在图像添加了一些重要的东西，而不仅仅是文本代码/错误/数据传达的内容时，才应该使用图像。

.reset_index(): ***.com/questions/21767900/…

感谢 cmets 伙计们，会牢记:)

【参考方案1】：

你只需要这样做，False 而不是True：

df.groupby(['col1', 'col2'], axis=0, as_index=False).sum()

【讨论】：

import pandas as pdand df = pd.DataFrame ( "col1":list("AAABBBBABCDA"), "col2":list("ABABABABCDDA"), "col3":list(range(10,130,10))) 会让它更完整