Python将行连接起来并对值求和

我有这样一个数据框：

name    event_code_0    event_code_1100 event_code_1110 event_code_1120 event_code_1120 event_code_1199
0   A   1   0   0   0   0   0
1   A   0   0   1   0   0   0
2   A   0   0   0   1   0   0
3   A   0   0   1   0   0   0
4   A   0   1   0   0   0   0
5   A   0   0   0   0   1   0
6   A   0   0   0   1   0   0
7   A   0   1   0   0   0   0
8   A   1   0   0   0   0   0
9   B   0   0   0   0   0   1
10  B   0   0   0   0   1   0
11  B   0   0   1   0   0   0
12  B   0   1   0   0   0   0
13  B   1   0   0   0   0   0
14  B   0   0   1   0   0   0
15  B   0   0   0   1   0   0
16  B   0   1   0   0   0   0
17  B   0   0   0   0   0   1

我想合并列“name”上的不同行并计算事件代码

例如，数据帧应该如下所示：

name    event_code_0    event_code_1100 event_code_1110 event_code_1120 event_code_1120 event_code_1199
0   A   2   2   2   2   1   0
1   B   1   2   2   1   1   2

我尝试过不同的东西。合并但没有成功。 也许有人知道一个简单的把戏

干杯，

---

Astrus

您需要按名称列分组，并计算总和：

df.groupby('name').sum()
Out: 
      event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
name                                                                    
A                2                2                2                2   
B                1                2                2                1   

      event_code_1120.1  event_code_1199  
name                                      
A                     1                0  
B                     1                2  

默认情况下，这将名称列设置为索引。您可以通过以下方式进行更改：

df.groupby('name', as_index=False).sum()
Out: 
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120.1  event_code_1199  
0                  1                0  
1                  1                2  

---

或者

df.groupby（'name'）.sum（）.reset_index（）

您需要按名称列进行分组并获取总和：

df.groupby('name').sum()
Out: 
      event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
name                                                                    
A                2                2                2                2   
B                1                2                2                1   

      event_code_1120.1  event_code_1199  
name                                      
A                     1                0  
B                     1                2  

默认情况下，这将名称列设置为索引。您可以通过以下方式进行更改：

df.groupby('name', as_index=False).sum()
Out: 
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120.1  event_code_1199  
0                  1                0  
1                  1                2  

或

df.groupby（'name'）.sum（）.reset_index（）

您需要并聚合

name

列添加或参数

为_index=False

：

df1 = df.groupby('name').sum().reset_index()
print (df1)
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120  event_code_1199  
0                1                0  
1                1                2  

或：

您需要将

name

添加到列，或将参数

聚合为\u index=False

：

df1 = df.groupby('name').sum().reset_index()
print (df1)
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120  event_code_1199  
0                1                0  
1                1                2  

或：

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我很高兴能帮上忙。天气真好！我很高兴能帮上忙。天气真好！