Python Pandas分组并对两列求和

初学者问题。这似乎应该是一个简单的操作，但我无法通过阅读文档来理解

我有一个具有这种结构的df：

|integer_id|int_field_1|int_field_2|

integer_id列是非唯一的，因此我想按integer_id对df进行分组，并对这两个字段求和

等效的SQL是：

SELECT integer_id, SUM(int_field_1), SUM(int_field_2) FROM tbl
GROUP BY integer_id

关于最简单的方法有什么建议吗

编辑：包括输入/输出

Input:  
integer_id  int_field_1 int_field_2   
2656        36          36  
2656        36          36  
9702        2           2  
9702        1           1  

使用df.groupby（'integer_id'）.sum（）输出：

---

您只需在

groupby

对象上调用

sum

：

df.groupby('integer_id').sum()

有关更多示例，请参见

data.groupby(by=['account_ID'])['purchases'].sum()

.agg（）函数的变体；提供以下功能：（1）持久化类型数据帧；（2）应用平均值、计数、求和等；（3）在保持易读性的同时启用多列groupby

df.groupby(['att1', 'att2']).agg({'att1': "count", 'att3': "sum",'att4': 'mean'})

用你的价值观

df.groupby(['integer_id']).agg({'int_field_1': "sum", 'int_field_2': "sum" })

---

再补充一点，因为我的情况稍微复杂一点：如果要按多个字段分组，唯一的区别是

df.groupby（['field1'，'field2']）.sum（）
df.groupby(['integer_id']).agg({'int_field_1': "sum", 'int_field_2': "sum" })