Python 基于条件聚合数据帧行

我有这张桌子

A B C E
1 2 1 3
1 2 4 4
2 7 1 1
3 4 0 2
3 4 8 3

现在，我想删除A列和B列的重复项，同时对C列求和。对于E，它应该取C显示最大值的值。理想结果表应如下所示：

A B C E
1 2 5 4
2 7 1 1
3 4 8 3

我试过这样做：

df.groupby（['A'，'B']）.sum（）['C']

但是我的数据帧一点也没有改变，因为我认为我没有正确地合并E列部分……有人能给我建议吗

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非常感谢

如果第一行和第二行是重复的，我们可以按它们分组

In [20]: df
Out[20]: 
   A  B  C  E
0  1  1  5  4
1  1  1  1  1
2  3  3  8  3

In [21]: df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()
Out[21]: 
A  B
1  1    6
3  3    8
Name: C, dtype: int64

我尝试了以下方法：df.groupby（['A'，B']）.sum（）['C']，但我的数据帧一点也没有改变

是的，这是因为熊猫没有覆盖初始的

DataFrame

In [22]: df
Out[22]: 
   A  B  C  E
0  1  1  5  4
1  1  1  1  1
2  3  3  8  3

您必须显式地覆盖它

In [23]: df = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()

In [24]: df
Out[24]: 
A  B
1  1    6
3  3    8
Name: C, dtype: int64

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是DB的桌子吗？要按哪个字段对行进行分组？我要按除第一列（索引）和最后一列（非唯一）之外的所有列进行分组。同时，最后一列的值需要求和，因此聚合形式的第一个数据条目应在最后一列中显示值12（现在为1行）。如果使用pandas，您可以编辑问题并在其中添加列名称吗？也最好改变图片（从链接到真实图片）@danilmashkini添加了更好的可视化效果。你能回顾一下并让我知道你的想法吗？好的，那么另一个不完整的部分在E栏。这怎么能与我在原文中描述的条件联系起来呢？根据您的表格，第一行中的值E应为4，第二行中的值E应为3。请给我进一步的建议好吗？