Question

我的数据框看起来像这样：

   a  b  c  d  e
0  0  1  2  1  0
1  3  0  0  4  3
2  3  4  0  4  2
3  4  1  0  4  3
4  2  1  3  4  3
5  3  2  0  3  3
6  2  1  1  1  0
7  1  1  0  3  3
8  3  3  3  3  4
9  2  3  4  2  2

我执行以下命令：

    df.groupby('A').sum()

我得到了：

   b  c   d   e
a              
0  1  2   1   0
1  1  0   3   3
2  5  8   7   5
3  9  3  14  12
4  1  0   4   3

之后我想访问

    labels = df['A']

但我有一个错误，就是没有这样的专栏。

pandas有一些语法可以得到这样的东西吗？

   a  b  c   d   e             
0  0  1  2   1   0
1  1  1  0   3   3
2  2  5  8   7   5
3  3  9  3  14  12
4  4  1  0   4   3

我需要将列b，c，d，e的所有值与相关索引

的列a相加

Answer 1

您只需使用df.index访问索引，然后将其作为另一列添加回数据框中。

grouped_df = df.groupby('A').sum()
grouped_df['A'] = grouped_df.index
grouped_df.sum(axis=1)

或者，groupby具有＆＃39; as_index＆＃39;保留列的选项＆＃39; A＆＃39; groupby（＆＃39; A＆＃39;，as_index = False）或者，在groupby之后，您可以使用reset_index来放置列＆＃39; A＆＃39;回来。

大熊猫将值灌输到柱子上

1 个答案: