pandas数据帧总和与groupby

Question

我有一个结构上看起来像这样的pandas数据框：

[
    ['x', '1', '-7']
    ['x', '2', '-2']
    ['y', '3', '-1']
    ['y', '4', '-3']
]

我必须按第一列（包含值x和y s）进行分组，并找到每个x和y的第二和第三列的总和这样：

[
    ['x', 3, -9]
    ['y', 7, -4]
]

如何使用熊猫来做到这一点？

Answer 1

<强> 设置
我将你的字符串数字转换为实际数字

df = pd.DataFrame(
    [
        ['x', '1', '-7'],
        ['x', '2', '-2'],
        ['y', '3', '-1'],
        ['y', '4', '-3']
    ]
)

df[1] = pd.to_numeric(df[1])
df[2] = pd.to_numeric(df[2])

解决方案

df.groupby(0).sum()