Python Groupby和具有相同值的多个列的总和

我正在处理熊猫数据帧，并具有以下数据帧：

data =pd.DataFrame()
data['HomeTeam'] = ['A','B','C','D','E']
data['AwayTeam'] = ['E','D','A','B','C']
data['HomePoint'] = [1,3,0,1,3]
data['AwayPoint'] = [1,0,3,1,0]
data ['Match']  = data['HomeTeam'].astype(str)+' Vs '+data['AwayTeam'].astype(str)
# I want to duplicate the match
Nsims = 2
data_Dub =pd.DataFrame((pd.np.tile(data,(Nsims,1))))
data_Dub.columns = data.columns
# Then I will assign the stage of the match
data_Dub['SimStage'] = data_Dub.groupby('Match').cumcount()

我想做的是将每个团队获得的原点和原点相加，并将其保存到新的数据帧中。 我的新数据帧如下所示：

这意味着Homepoint和awaypoint将为同一个团队添加，因为我在dataframe中有5个团队。 有人能建议怎么做吗

我使用了以下代码，但它不起作用

Point =  data_Dub.groupby(['SimStage','HomeTeam','AwayTeam])['HomePoint','AwayPoint'].sum()

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谢谢。

您可以分别为

HomeTeam

和

AwayTeam

聚合

sum

，然后对

多索引

中的列使用，最后更改列名，必要时更改列顺序：

a = data_Dub.groupby(['AwayTeam', 'SimStage'])['AwayPoint'].sum()
b = data_Dub.groupby(['HomeTeam', 'SimStage'])['HomePoint'].sum()
s = a.add(b).rename('Point')

df = s.sort_index(level=[1, 0]).reset_index().rename(columns={'AwayTeam':'Team'})
df = df[['Team','Point','SimStage']]
print (df)
  Team  Point  SimStage
0    A      4         0
1    B      4         0
2    C      0         0
3    D      1         0
4    E      4         0
5    A      4         1
6    B      4         1
7    C      0         1
8    D      1         1
9    E      4         1