Python 只要其他列中的值匹配，就添加列值

只要另一列中的值相同，如何添加列值

e、 g.从以下列表中：

Time   Value
10       a
20       b
10       c
10       d
20       f

我希望得到以下结果：

Time      Value
10       (a+c+d)
20        (b+f)

从集合导入defaultdict
dd=默认DICT（列表）
L=[10，'a'，20，'b'，10，'c'，10，'d'，20，'f']
x=0
当x

结果是：

{10: ['a', 'c', 'd'], 20: ['b', 'f']}

---

如果您有一个数据帧，这里有一个解决方案：

import pandas as pd

data ='''\
Time   Value
10       a
20       b
10       c
10       d
20       f'''

df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data), sep='\s+')

newdf = df.groupby('Time')['Value']\
        .apply(lambda x: '({})'.format('+'.join(x)))\
        .reset_index()

print(newdf)

返回：

   Time    Value
0    10  (a+c+d)
1    20    (b+f)

您可以使用，然后选择

值

元素（这样您就不会

求和

次数），最后选择

求和

>>> d = {'Time': [10,20,10,10,20], 'Value': ['a', 'b', 'c', 'd', 'f']}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> df
   Time Value
0    10     a
1    20     b
2    10     c
3    10     d
4    20     f
>>> df.groupby(['Time'])['Value'].apply(sum).reset_index()
   Time Value
0    10   acd
1    20    bf

---

欢迎来到StackOverflow！请看一下。这是数据帧吗？这到底是什么？您的数据在python中看起来如何？Joe Iddon，Anton vBR正在从文本文件导入。我有七列字符串数据，我需要5列根据发生的时间求和来分组。L是什么？我们在实际程序中从来没有这样的东西，我需要的是a，c和d的和，而不是aconcatenation@MusaNdiaye在这种情况下，它是

newdf=df.groupby（'Time'）['Value'].apply（sum）.reset_index（）

。然而，这闻起来像是一个骗局，一个相当基本的操作。乔·伊登也有答案。

   Time    Value
0    10  (a+c+d)
1    20    (b+f)

>>> d = {'Time': [10,20,10,10,20], 'Value': ['a', 'b', 'c', 'd', 'f']}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> df
   Time Value
0    10     a
1    20     b
2    10     c
3    10     d
4    20     f
>>> df.groupby(['Time'])['Value'].apply(sum).reset_index()
   Time Value
0    10   acd
1    20    bf