对具有重复列的多行求和 pandas [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】对具有重复列的多行求和 pandas [重复]

【英文标题】：Summing multiple rows having duplicate columns pandas [duplicate]

【发布时间】：2017-05-18 18:09:41

【问题描述】：

考虑这个数据框

df = pd.DataFrame('a': [1,2,1,3,4,2], 'c':['dd','ee','dd','as','ae','ee'], 'count':[5,9,1,6,8,3])

   a   c  count
0  1  dd      5
1  2  ee      9
2  1  dd      1
3  3  as      6
4  4  ae      8
5  2  ee      3

如您所见，“a”列中有重复项1 and 2 重复多次。

我想像在我们做 groupby 的 sql 中一样对 pandas 中此类的计数求和。

我的最终 df 应该是这样的

   a   c  count
0  1  dd      6
1  2  ee      12
2  3  as      6
3  4  ae      8

我尝试使用 df = df.groupby('a') 但它正在返回我

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object

【参考方案1】：

您需要 groupby 列 a 和 c 并聚合 sum：

df = df.groupby(['a','c'], as_index=False)['count'].sum()
print (df)
   a   c  count
0  1  dd      6
1  2  ee     12
2  3  as      6
3  4  ae      8

但如果只需要 groupby 列 a，那么需要 aggregate 输出中需要的所有列 - 例如c 列由first 和count 由sum 聚合：

df = df.groupby('a').agg('c':'first', 'count':'sum').reset_index()
print (df)
   a   c  count
0  1  dd      6
1  2  ee     12
2  3  as      6
3  4  ae      8

【参考方案2】：

你几乎拥有它

df.groupby(['a', 'c']).sum().reset_index()

产量

   a   c  count
0  1  dd      6
1  2  ee     12
2  3  as      6
3  4  ae      8