Python 使用Pandas中的列表沿轴1分组

以下内容摘自“熊猫数据分析”：

每个分组键可以采用多种形式，并且键不必是 所有相同类型：

• 与所选轴长度相同的值列表或数组 分组

• 一种指令或序列，给出数据上的值之间的对应关系 正在分组的轴和组名称

我尝试了以下方法：

df1
         1980   1981    1982    1983    1984    1985    1986
Country                         
Afghanistan 16  39  39  47  71  340 496
Albania 1   0   0   0   0   0   1
Algeria 80  67  71  69  63  44  69
American Samoa  0   1   0   0   0   0   0
Andorra 0   0   0   0   0   0   2

Grouping_keys_along_axis_1
['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3']

df1.groupby(Grouping_keys_along_axis_1, axis = 0).sum()
KeyError: '1'

ga = ['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3']

df.groupby(ga, axis=1).sum()

这种行为实际上符合我对文档的理解，但似乎与我在开头引用的片段不一致

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我们的想法是将前3列归为一组，后2列归为第二组，后2列归为第三组，然后在每组中沿轴=1应用汇总函数（此处为sum（））。

我认为您需要以下内容：

df1
         1980   1981    1982    1983    1984    1985    1986
Country                         
Afghanistan 16  39  39  47  71  340 496
Albania 1   0   0   0   0   0   1
Algeria 80  67  71  69  63  44  69
American Samoa  0   1   0   0   0   0   0
Andorra 0   0   0   0   0   0   2

Grouping_keys_along_axis_1
['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3']

df1.groupby(Grouping_keys_along_axis_1, axis = 0).sum()
KeyError: '1'

ga = ['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3']

df.groupby(ga, axis=1).sum()

输出：

                  1    2    3
Country                      
Afghanistan      94  118  836
Albania           1    0    1
Algeria         218  132  113
American Samoa    1    0    0
Andorra           0    0    2

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注意，这是因为ga列表长度等于df.columns索引的长度。因此，您可以使用ga（分组轴）列表来确定如何对列进行分组。

谢谢，我已经尝试过了。基本上我没有规定正确的轴。