Python 2.7 Pandas：基于其他行的值合并和求和行

在熊猫的数据框中，我想通过分配所有对应值的总和，将

列3

中的所有

列2

中的所有

'other'

行组合成

列1

中每个值的一行

编辑-澄清：总的来说，我有大约20列（这些列中的值对于每一列都是唯一的。但是有80000个

其他

字段；但是，有三列影响我的问题

当前数据帧

df

：

col_1    col_2    col_3
1        a        30
1        b        25
1        other    1
1        other    5
2        a        321
2        b        1
2        other    45
2        other    52
2        other    17
2        other    8

col_1    col_2    col_3
1        a        30
1        b        25
1        other    6
2        a        321
2        b        1
2        other    122

所需结果：

col_1    col_2    col_3
1        a        30
1        b        25
1        other    1
1        other    5
2        a        321
2        b        1
2        other    45
2        other    52
2        other    17
2        other    8

col_1    col_2    col_3
1        a        30
1        b        25
1        other    6
2        a        321
2        b        1
2        other    122

我如何在熊猫中做到这一点？

您可以在col_1和col_2上拨打电话，然后：

---

我不是给出-1的那个人；但是，代码并没有消除我的大样本上的重复。请注意，我的DataFrameDos

df.set_index（['col_1'，'col_2']）。sum（level=1）

那就开始工作吧？在你的问题中加入来自beginning@dassouki：对于EdChum的第二点，如果你有一个例子，说明Ed的方法没有达到你想要的效果（这当然是我认为你想要的），您应该找到它的最小版本，并将其编辑到您的问题中。@DSM I添加了一行，说明还有20列。对于列中的每个唯一值，其中的数据都是相同的_1@dassouki：show，don't tell.IIUC，您可以包括一个额外的列

col_4

where

df[“col_4”]=df[“col_1”]*10

或其他什么，我认为如果您只需传递除col_3之外的每一列，例如，

df.groupby（df.columns.difference（[“col_3”]））.tolist（））.sum（）.reset_index（）

。[请注意，只有当每个col_1值只有一个a和b时，此项和Ed项才起作用，否则它也将组合这些项。如有必要，我们可以避免这种情况。]