Python 对数据帧中分组的行求和

我有一个数据帧：

  ID        Name     L    Prob
  044FB2AE  X        L0   1.0
  044FB2AE  X        L1   0.4
  044FB2AE  X        L1   0.3
  044FB2AE  X        L2   0.6 
  044FB2AE  X        L2   0.3
  044F3333  Y        L0   0.1
  044F3333  Y        L0   0.4
  044F3333  Y        L1   0.3
  044F3333  Y        L2   0.6 
  044F3333  Y        L2   0.4

我想返回一个数据帧，它计算每个级别L中每个名称的概率之和

因此，对于上述情况，结果应该是如下所示的数据帧：

  ID        Name     L    Prob
  044FB2AE  X        L0   1.0
  044FB2AE  X        L1   0.7
  044FB2AE  X        L2   0.9
  044F3333  Y        L0   0.5
  044F3333  Y        L1   0.3
  044F3333  Y        L2   1.0

我知道我需要根据姓名和L对他们进行分组

df.groupby(['Name','L'])

但是，如何计算每个分组中的内容呢？

您似乎需要：

---

df = df.groupby(['ID','Name','L'], as_index=False, sort=False).Prob.sum()
print (df)
         ID Name   L  Prob
0  044FB2AE    X  L0   1.0
1  044FB2AE    X  L1   0.7
2  044FB2AE    X  L2   0.9
3  044F3333    Y  L0   0.5
4  044F3333    Y  L1   0.3
5  044F3333    Y  L2   1.0

df = df.groupby(['Name','L'], as_index=False, sort=False).Prob.sum()
print (df)
  Name   L  Prob
0    X  L0   1.0
1    X  L1   0.7
2    X  L2   0.9
3    Y  L0   0.5
4    Y  L1   0.3
5    Y  L2   1.0