熊猫：在汇总某些值时使用groupby求和

Question

我有以下熊猫数据框：

      Pasture  Surface
Farm                  
01     Sown 1        2
01     Sown 2        3
01    Natural        3
01        Hay        5
02       Sown        7

我想对农场进行分组，以便每个农场只有两个牧场值sown和not sown，第一个牧场的表面总和为在相对Pasture值中具有“播种”，第二个是所有其他值的和。基本上我想获得的是：

      Pasture  Surface
Farm                  
01       Sown        5
     Not sown        8
02       Sown        7

我设法通过用相对的名称替换之前的名称，然后使用.groupby（）来做到这一点，但是我想知道在.groupby（）调用中是否有一种方法，或者无论如何将是最好的方法。谢谢！

（P.S .：这是我关于Stack Overflow的第一个问题，请让我知道我是否可以做得更好！）

Answer 1

我会做的：

sown_or_not = np.where(df.Pasture.str.contains('Sown'), 'Sown', 'Not Sown')

df.groupby(['Farm', sown_or_not]).Surface.sum()

输出：

Farm          
1     Not Sown    8
      Sown        5
2     Sown        7
Name: Surface, dtype: int64