Python 数据帧分组求和

输入：

我想按

new

分组，并对

numbers

进行求和，以便输出为：

       Date letters numbers mixed         new
0  1/2/2014       a       6    z1  1/2/2014 a
1  1/2/2014       a       3    z1  1/2/2014 a
2  1/3/2014       c       1    x3  1/3/2014 c

我已经看过了，但是运气不好

这是我的密码：

       Date letters numbers mixed         new
0  1/2/2014       a       9    z1  1/2/2014 a
1  1/3/2014       c       1    x3  1/3/2014 c

---

此外，任何将

日期

和

字母

连接起来而不循环通过的技巧也会有所帮助。

您必须将

数字

列转换为

整数

import pandas
a=[['Date', 'letters', 'numbers', 'mixed'], ['1/2/2014', 'a', '6', 'z1'], ['1/2/2014', 'a', '3', 'z1'], ['1/3/2014', 'c', '1', 'x3']]
df = pandas.DataFrame.from_records(a[1:],columns=a[0])
f=[]
for i in range(0,len(df)):
    f.append(df['Date'][i] + ' ' + df['letters'][i])
df['new']=f

您可以获取要与之合并的数据帧：

import pandas as pd
a=[['Date', 'letters', 'numbers', 'mixed'], ['1/2/2014', 'a', '6', 'z1'], ['1/2/2014', 'a', '3', 'z1'], ['1/3/2014', 'c', '1', 'x3']]
df = pd.DataFrame.from_records(a[1:],columns=a[0])
df['new'] = df.Date + " " + df.letters
df.numbers = df.numbers.astype(int)

print df

       Date letters  numbers mixed         new
0  1/2/2014       a        6    z1  1/2/2014 a
1  1/2/2014       a        3    z1  1/2/2014 a
2  1/3/2014       c        1    x3  1/3/2014 c

然后，您可以执行您的

groupby

df_to_merge = df[df.columns[~df.columns.isin(['numbers'])]].drop_duplicates()

要获得您发布的结果，请执行

merge

df_grouped = pd.DataFrame(df.groupby('new').numbers.sum()).reset_index()

---

谢谢你的指点。请你修改一下你的答案，以得到一个通用的解决方案？如果我有50列而不是示例中的4列会怎么样。顺便说一句，我尝试了你的代码，但仍然得到了原始的输入。你必须发布你的输出，因为我得到了你想要的结果。我将更新以使其更具一般性。还有…你真的需要“新”专栏，还是只是用它来分组？谢谢你的更新。我确实需要“new”列，它将是数据集的一部分。@jason\u cant\u code您可以使用

df['big numbers']

熊猫文档和简介中的所有语法信息来引用该列

df_result = df_to_merge.merge(df_grouped)
print df_result

       Date letters mixed         new  numbers
0  1/2/2014       a    z1  1/2/2014 a        9
1  1/3/2014       c    x3  1/3/2014 c        1