Python Numpy：有条件地添加行的特定列

对于给定的numpy数组：

[[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 100],
 [1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 101],
 [1, 2, 'IGNORE_THIS_COL', 100]]

是否可以有条件地对行（和列）求和？假设列0是组，列1是用户，那么我想相应地添加第四列。最后的“求和”数组应该如下所示

[[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 201],
 [1, 2, 'IGNORE_THIS_COL', 100]]

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我已经检查了多个答案，包括

您正在查找列子集上的groupby。这是一个使用numpy实现的挑战，但使用pandas

groupby则非常简单：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(array)
out = df.groupby([0, 1], as_index=False).agg({2:'first', 3:'sum'}).values.tolist()


忽略此列是整数吗？还是字符串？@user3483203在本例中是整数。这会改变解决方案吗？很明显，否则在创建数组时，numpy会将所有内容转换为字符串。聚合中的
2:“first”
的目的是什么？@DaveIdito您想忽略该列，所以我通过从每个组中获取第一个值来忽略它。
print(out)
[[1, 1, 'IGNORE_THIS_COL', 201], [1, 2, 'IGNORE_THIS_COL', 100]]