Python 如何在特定列中添加具有相同字符串值的行，而不转换数据帧？

我已经试着让这个df在线路上 我所拥有的

   Name    Id  Value_X  Value_Y   
0   Alex   34  1.1    2.5   
1   Julo   26  1.7    2.4   
2   Alex   34  0.9    0.5

pd.pivot_table(df, index=['Name','Id'],values=['Value_X','Value_Y'],aggfunc='sum')

但我想要的是：

   Name    Id  Value_X  Value_Y   
0   Alex   34  2.0    3.0   
1   Julo   26  1.7    2.4 

我使用了

.groupby（）

，但它总是在索引中添加名称和Id（'Alex'，'Id'），但我希望数据帧的列不做任何修改。

您可以尝试以下方法： 如果您想要您选择的列

df.groupby(['Name','Age'])['Value_X','Value_Y'].sum()

您需要与groupby一起重置索引（）

df.groupby(['Name','Id'])['Value_X','Value_Y'].sum().reset_index()

或

as_index=False

df.groupby(['Name','Id'],as_index = False)['Value_X','Value_Y'].sum()

---

您只是想添加一个

.reset_index（）

？或者-也许更好

df.groupby（['Name'，'Id']，as_index=False）.sum（）

？无需透视，只需执行groupby+sum即可