Question

这是我的问题。

   ## data for example
   Name    type        Value1      Value2     Value3            Value4             
    A     unemp  1.733275e+09  2.067889e+09  3.279421e+09  3.223396e+09   
    B     unemp  1.413758e+09  2.004171e+09  2.383106e+09  2.540857e+09   
    C     unemp  1.287548e+09  1.462072e+09  2.831217e+09  3.528558e+09   
    A     unemp  2.651480e+09  2.846055e+09  5.882084e+09  5.247459e+09   
    D     unemp  2.257016e+09  4.121532e+09  4.961291e+09  5.330930e+09   
    C     unemp  7.156784e+08  1.182770e+09  1.704251e+09  2.587171e+09   
    E      emp    6.012397e+09  9.692455e+09  2.288822e+10  3.215460e+10   
    F      emp    5.647393e+09  9.597211e+09  2.121828e+10  3.107219e+10   
    G      emp    4.617047e+09  8.030113e+09  2.005203e+10  2.755665e+10

我的目标：比较“名称”列并将行与相同的“名称”组合在一起。

使用以下代码：

 f_test = pd.read_clipboard()
 f_test.groupby('Name').sum().reset_index()

结果显示如下。但是如何保留“类型”列？希望得到别人的建议！

Answer 1

您可以使用原始DataFrame的列子集merge结果：

>>> pd.merge(
    f_test.groupby('Name').sum().reset_index(),
    f_test[['Name', 'type']].drop_duplicates(),
    how='right')

    Name    Value1  Value2  Value3  Value4  type
0   A   4.384755e+09    4.913944e+09    9.161505e+09    8.470855e+09    unemp
1   B   1.413758e+09    2.004171e+09    2.383106e+09    2.540857e+09    unemp
2   C   2.003226e+09    2.644842e+09    4.535468e+09    6.115729e+09    unemp
3   D   2.257016e+09    4.121532e+09    4.961291e+09    5.330930e+09    unemp
4   E   6.012397e+09    9.692455e+09    2.288822e+10    3.215460e+10    emp
5   F   5.647393e+09    9.597211e+09    2.121828e+10    3.107219e+10    emp
6   G   4.617047e+09    8.030113e+09    2.005203e+10    2.755665e+10    emp

使用Pandas将两行与同一个类组合在一起

1 个答案: