Python 使用csv按行分组

我有一个大的CSV文件，我从月份中提取了两列并取消了，需要在数据框中显示结果。月份是整数，例如csv中的一月是1，需要将其转换为字符串

我遇到的问题是设置正确的指数并将月份的数据分组在一起

    import pandas as pd
    data = pd.read_csv('data.csv', encoding='latin-1', usecols=['Month','Cancelled'])
    grouped = data.groupby(axis=1)

我期待的预期产出大致如下：

               Cancelled
    January        19891

但我目前收到：

        Month  Cancelled
    0       1          0
    1       1          0
    2       1          0

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因为您没有发布行输入数据。让我们来考虑这个快速的例子，只是为了说明如何在大熊猫中生成GROMPUBY值；p> 读取数据并放入数据框后，您可以基于groupby['month']列中的一列对值进行分组，然后对这些值应用函数，包括许多常见值，如平均值、最大值、中值等。例如，您可以使用sum

 df.groupby(['month']).sum()

或者使用聚合传递任何其他函数

df.groupby(['month']).aggregate(numpy.sum)

import pandas as pd
from io import StringIO


data="""month  cancelled
0    1      1
1    1      0
2    0      1
3    1      1
4    0      0
5    1      1
6    1      1
7    2      1
8    2      1
9    1      1"""


df= pd.read_csv(StringIO(data.decode('UTF-8')),delim_whitespace=True )
print df.groupby(['month']).sum()

结果

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发布原始输入数据以重现问题，您没有显示整数如何转换为月份作为开始，也没有在任何列上分组，您声明要按月份列分组

       cancelled
month           
0              1
1              5
2              2