Python 使用groupby实现数据帧和

我有一个熊猫数据框架，其结构如下：

[
    ['x', '1', '-7']
    ['x', '2', '-2']
    ['y', '3', '-1']
    ['y', '4', '-3']
]

[
    ['x', 3, -9]
    ['y', 7, -4]
]

我必须按第一列（值为

x

和

y

s）分组，并为每个

x

和

y

找到第二列和第三列的总和，如下所示：

[
    ['x', '1', '-7']
    ['x', '2', '-2']
    ['y', '3', '-1']
    ['y', '4', '-3']
]

[
    ['x', 3, -9]
    ['y', 7, -4]
]

如何使用pandas进行此操作？

设置
我把你的字符串数字转换成了实际数字

df = pd.DataFrame(
    [
        ['x', '1', '-7'],
        ['x', '2', '-2'],
        ['y', '3', '-1'],
        ['y', '4', '-3']
    ]
)

df[1] = pd.to_numeric(df[1])
df[2] = pd.to_numeric(df[2])

解决方案

df.groupby(0).sum()

---

您是否尝试过使用

groupby

和

sum

？？？