如何在数据帧中对列1的行进行分组时求和

Question

这是我在图像中附加的数据框，我想按照第一列进行汇总，其中？表示该条目没有任何值 DATAFRAME IMAGE SAMPLE 我想编写代码以产生如下所示的输出 HWK 0 CSP 0 DCF 0 我只想在不适用或??的情况下求和发生，然后忽略它并求和，这样我就可以遍历同一过程的所有数据帧

HWK      0 
CSP     ?? 
DCF      0 
BM_IO   ?? 
CS      ?? 
os      ?? 
CS       0 
ESC      0 
ESC      0 
DCF      0 
DLHLTL  ?? 
CSP      0 
CSP      0 
ESC      0 
CSP     ??

Answer 1

我假设您的源DataFrame具有列code和quantity， 并且quantity的类型为object（具有字符串和数字）。

然后，一种可能的解决方案如下：

• df.quantity.astype(str)-将quantity的值转换为字符串 （{np.nan值将转换为'nan'字符串）。
• .str.isdigit()-检查上面的字符串是否只有数字字符。
• [...]-上面的布尔列表从df中选择要选择的行。
• .groupby('code').sum()-具有这样的“有限”表，您可以 使用单个groupby（由code）和sum执行所有处理 每个组。

总结：

df[df.quantity.astype(str).str.isdigit()].groupby('code').sum()