Python 按分组并仅对一列求和

因此，我有一个数据帧df1，看起来如下所示：

       A      B      C
1     foo    12    California
2     foo    22    California
3     bar    8     Rhode Island
4     bar    32    Rhode Island
5     baz    15    Ohio
6     baz    26    Ohio

我想按A列分组，然后对B列求和，同时将值保留在C列中。类似于这样：

      A       B      C
1    foo     34    California
2    bar     40    Rhode Island
3    baz     41    Ohio

问题是，当我说df.groupby（'A'）.sum（）列C被删除

      B
A
bar  40
baz  41
foo  34

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当我进行分组和求和时，如何避免这一问题并保留C列？

唯一的方法是将C包含在groupby中（groupby函数可以接受列表）

尝试一下：

df.groupby(['A','C'])['B'].sum()

另一件需要注意的事情是，如果需要在聚合后使用df，还可以使用as_index=False选项返回数据帧对象。当我第一次与熊猫合作时，这一次给我带来了麻烦。例如：

df.groupby(['A','C'], as_index=False)['B'].sum()

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如果您不关心C列中的内容，只需要

nth

值，您可以这样做：

df.groupby('A').agg({'B' : 'sum',
                     'C' : lambda x: x.iloc[n]})

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你能按A和C分组吗？如果A的每一个值都没有将1对1映射为C，那么你所要求的是不可能的。如果他们真的将1映射到1，那么

groupby

bothYea应该不会有问题。我已经尝试了多个值，但是没有使用正确的格式，这让我觉得我不能使用多个值。谢谢是的，我没有意识到我需要[]，这让我觉得你无法将多个列分组。谢谢很乐意帮忙！如果你能接受答案（绿色支票），我将不胜感激。祝你好运！也许我们应该添加一条注释，如果我们想要导出它并保留标题，我们需要在最后添加这一行：

df.to_csv（“output.csv”，header=True，index=True）

在这一行上获取错误：“c”：lambda x:x.iloc[n]}。错误为：name错误：未定义名称“n”