Python Pandas聚合：将唯一对象的总和放入新的DF

我希望提取列中唯一的非数字元素（例如位置），并将它们与各自的数字元素（例如薪水）之和组合在数据框中

给定某个文件，例如此文件：

Position,Experience in Years,Salary
Middle Management,5,5000
Lower Management,2,3000
Upper Management,1,7000
Middle Management,5,5000
Middle Management,7,7000
Upper Management,10,12000
Lower Management,2,2000
Middle Management,5,5001
Upper Management,7,10000

我定义了以下函数，该函数将filepath作为输入，它可以工作，但它将总和与错误的位置配对-有人知道如何解决这个问题吗

def Aggregation(filePath):
    dataframe = pd.read_csv(filePath)
    uniques = dataframe['Position'].unique() #returns 
    sum_list = []

    for i in range(0,len(uniques)):
        iteration_sum = dataframe.groupby('Position')['Salary'].sum()[i]
        sum_list.append(iteration_sum)
        
    new_df = pd.DataFrame(uniques)
    
    column_values = pd.Series(sum_list)
    new_df.insert(loc=1, column='Sum', value=column_values)

    return(sum_list)

Aggregation(filePath)

输出基本上应该是如下所示的数据帧

Position, Sum of Salary
Lower Management, 5000
Middle Management, 22001
Upper Management, 29000

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我认为您的函数应该简化很多，只为将

系列

转换为列名称为

工资总额的新数据框而添加：

def Aggregation(filePath):
    dataframe = pd.read_csv(filePath)
    return dataframe.groupby('Position')['Salary'].sum().reset_index(name='Sum of Salary')