我可以在一列Pandas DataFrame中对多行进行求和吗？ （并将它们组合成数据帧中的单个行）

Question

假设我有一个包含 -

的Pandas DataFrame

<pre>
    <table>
        <tr>
            <th scope='column'>Fruit</ th>
            <th scope='column'>Address</ th>
            <th scope='column'>Quantity</ th>
        </ tr>
        <br>
        <tr>
            <td>Banana</ td>
            <td>Baker Street</ td>
            <td>10</ td>
        </ tr>
        <br>
        <tr>
            <td>Banana</ td>
            <td>Baker Street</ td>
            <td>20</ td>
        </ tr>
        <br>
        <tr>
            <td>Banana</ td>
            <td>Nautilus</ td>
            <td>10</ td>
        </ tr>
    </ table>
</ pre>

我想要一个包含 -

的最终数据框

<pre>
    <table>
        <tr>
            <th scope='column'>Fruit</ th>
            <th scope='column'>Address</ th>
            <th scope='column'>Quantity</ th>
        </ tr>
        <br>
        <tr>
            <td>Banana</ td>
            <td>Baker Street</ td>
            <td>30</ td>
        </ tr>
        <br>
        <tr>
            <td>Banana</ td>
            <td>Nautilus</ td>
            <td>10</ td>
        </ tr>
    </ table>
</ pre>

有简洁的方法吗？从本质上讲，我想在最终的唯一列上总结一个包含所有常见列的表。

Answer 1

我认为你正在寻找群数，即

如果你有像

这样的数据框

columns = ['Fruit','Address','Quality']
df = pd.DataFrame([['Banana','Baker Street',10],['Banana','Baker Street',20],['Banana','Nautilus',10]],columns = columns)

   Fruit       Address  Quality
0  Banana  Baker Street       10
1  Banana  Baker Street       20
2  Banana      Nautilus       10

与reset_index合并的Groupby将给出

new_df = df.groupby(['Fruit','Address'])['Quality'].sum().reset_index()

   Fruit       Address  Quality
0  Banana  Baker Street       30
1  Banana      Nautilus       10

您也可以使用as_index = False即

new_df = df.groupby(['Fruit','Address'],as_index=False)['Quality'].sum()

希望有所帮助