Python 对dataframe中特定列的重复行求和

我想根据B列的重复行添加特定的C、D、E、F、G列，而其余的非重复行保持不变。列A的输出必须是重复行的第一个索引

我有一个数据框，如下所示：

A     B     C  D  E  F  G
box1  0487  1     1     1
box2  0487     1     1
blue  0478  1  1        1
gray  0478  1  1  1  1
gray  0478        1  1  1
flat  8704  1  1        1
clay  8704        1     1
dark  8740  1  1  1  1  1
late  4087  1     1     1

A     B     C   D  E  F  G
box1  0487  1   1  1  1  1
blue  0478  2   2  2  2  2
flat  8704  1   1  1     2
dark  8740  1   1  1  1  1
late  4087  1      1     1

我希望输出如下：

A     B     C  D  E  F  G
box1  0487  1     1     1
box2  0487     1     1
blue  0478  1  1        1
gray  0478  1  1  1  1
gray  0478        1  1  1
flat  8704  1  1        1
clay  8704        1     1
dark  8740  1  1  1  1  1
late  4087  1     1     1

A     B     C   D  E  F  G
box1  0487  1   1  1  1  1
blue  0478  2   2  2  2  2
flat  8704  1   1  1     2
dark  8740  1   1  1  1  1
late  4087  1      1     1

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我很高兴听到一些建议。

使用聚合函数创建列名称字典并传递给，此外，这里有必要使用min_count=1进行求和，以避免求和值为0：

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使用聚合函数创建列名称字典并传递给，此外，这里需要使用min_count=1进行求和，以避免求和值为0：

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我有df.groupby'B'.agg{**{'A'：lambda x:x.head1}，**{I:'sum'表示df.columns中的I，如果I！='A'}。我太慢了：-@jezrael，你真是太棒了，先生，就这一次来说，你能做一个指南吗？一个初学者怎样才能开始学习呢？尽管我读了基础知识，但想知道怎样才能进入高级水平。“我会感谢你的。”拉文德辛格13-在我看来，没有简单的方法，我喜欢，尤其是与熊猫一起，他是最伟大的专家，专业知识和经验的荣誉@jezrael@Vishali-在L=['C'、'D'、'E'、'F'、'G']中定义的列的数据类型必须是数字、浮点或整数。您可以通过打印df[L].dtypesI有df.groupby'B'。agg{**{A'：lambda x:x.head1}，**{i:'sum'表示df.columns中的i，如果i！='A'}。我太慢了：-@jezrael，你真是太棒了，先生，就这一次来说，你能做一个指南吗？一个初学者怎样才能开始学习呢？尽管我读了基础知识，但想知道怎样才能进入高级水平。“我会感谢你的。”拉文德辛格13-在我看来，没有简单的方法，我喜欢，尤其是与熊猫一起，他是最伟大的专家，专业知识和经验的荣誉@jezrael@Vishali-在L=['C'、'D'、'E'、'F'、'G']中定义的列的数据类型必须是数字、浮点或整数。您可以通过打印df[L].d类型进行检查