将列的名称保留在 groupby 中，并在 pandas 数据框中使用 sum

Posted 2023-03-11

【中文标题】将列的名称保留在 groupby 中，并在 pandas 数据框中使用 sum

【英文标题】：Keep the name of the columns in a groupby with sum in a pandas data frame

【发布时间】：2019-07-01 19:55:02

【问题描述】：

我必须在 pandas 数据框中进行 groupby ()，结果必须是具有相同列（相同名称和相同编号）的数据框。示例：

import pandas as pd

raw_data = 'first_name': ['Jason', 'Molly', 'Jason', 'Jake', 'Molly'], 
    'last_name': ['Miller', 'Jacobson', 'Miller', 'Milner', 'Jacobson'], 
    'age': [42, 73, 42, 24, 73], 
    'point_1': [4, 24, 31, 2, 93],
    'point_2': [25, 94, 57, 62, 70]

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['first_name', 'last_name', 'age', 
'point_1', 'point_2'])

如果我尝试：

df.groupby(['first_name','last_name','age']).sum()

我有：

                          point_1  point_2
first_name last_name age                  
Amy        Cooze     73         3       70
Jake       Milner    24         2       62
Jason      Miller    42         4       25
Molly      Jacobson  52        24       94
Tina       Ali       36        31       57

而我的专栏只有：

df.groupby(['first_name','last_name','age']).sum().columns.values 

array(['point_1', 'point_2'], dtype=object) 

但我还需要三个初始列。

【参考方案1】：

您分组的列成为索引。如果你不想这样：

df.groupby(['first_name','last_name','age']).sum().reset_index()

【参考方案2】：

在groupby 调用上将as_index 设置为False 应该可以做到。

df.groupby(['first_name','last_name','age'],as_index=False).sum()