Python 为列组合具有不同名称的行

我有一个样本数据集：

import pandas as pd


df = {
  'columA':['1A','2A','3A','4A','5A','6A'],
 'count': [ 1, 12, 34, 52, '3',2],
 'columnB': ['a','dd','dd','ee','d','f']
}


df = pd.DataFrame(df)

看起来是这样的：

 columA columnB count
   1A       a     1
   2A      dd    12
   3A      dd    34
   4A      ee    52
   5A       d     3
   6A       f     2

更新：2A和3A的组合名称应该是任意的，比如“SAB”或“2A加3A”，等等，我用了“2A|3A”作为例子，这让一些人感到困惑。 我想将第2A行和第3A行的计数相加，并给它命名为SAB 期望输出：

  columA  columnB count
   1A        a     1
   SAB      dd    46
   4A        ee    52
   5A        d     3
   6A        f     2

---

我们可以在B列上使用

groupby

df = {'columA':['1A','2A','3A','4A','5A','6A'],
      'count': [ 1, 12, 34, 52, '3',2],
      'columnB': ['a','dd','dd','ee','d','f']}

df = pd.DataFrame(df)

df.groupby('columnB').agg({'count': 'sum', 'columA': 'sum'})


        columA  count
columnB     
a       1A      1
d       5A      3
dd      2A3A    46
ee      4A      52
f       6A      2

如果您关心索引名，可以编写这样的函数

def join_by_pipe(s):
    return '|'.join(s)

df.groupby('columnB').agg({'count': 'sum', 'columA': join_by_pipe})


        columA  count
columnB     
a       1A      1
d       5A      3
dd      2A|3A   46
ee      4A      52
f       6A      2

---

在此过程中，如何将2A3A重命名为2 | 3A？这只是一个样本数据集，但这一部分对我的真实生活很重要dataset@Jessica我已进行了编辑以添加到您的管道中。解决方案取决于您是否总是有

A

，或者是否有其他字母。把它编辑成你的问题，我可以试一试！例如，this

def join_by_pipe（s）：return'|'。join（s.str.replace（'A'，''）+'A'

可以满足您的需要，但如果您有，比如说，

5B

作为值，它可能无法为您的数据集实现。我用2A | 3B作为一个不同名称的示例，实际上新名称是“general hospital”之类的，所以这是偶然的，我并不是说它应该是“|”，那么我怎么才能把columA的名字改成我想要的任何名字呢？@Jessica我想你要么需要改写你的问题，把它包括在内，要么，当这回答了你原来的问题时，接受这个答案，然后打开另一个关于命名的问题。