如何使每个组的第一行成为熊猫数据帧中同一组中其他行的总和？

Question

假设我有一个如下所示的Pandas数据框：

    A   B   
0  67   1    
1  78   1    
2  53   1    
3  44   1    
4  84   1    
5   2   2    
6  63   2    
7  13   2    
8  56   2    
9  24   2

我的目标是：

1）根据B列对A列进行分组

2）作为groupby（）的结果，使每个形成的组的第一行成为该组所有其他行的总和。在这种情况下，第一行中的值将被总和覆盖。

我想要的输出是：

    A   B   
0  259  1    
1  78   1   
2  53   1   
3  44   1   
4  84   1    
5  156  2   
6  63   2    
7  13   2    
8  56   2    
9  24   2   

因此，第1组的第一行（基于B列分组）在A列中有259，因为第1组的除第一行以外的值是78 + 53 + 44 + 84 = 259

对于第2组，第2组的第一行为156，因为63 + 13 + 56 + 24 = 156

我花了几天时间试图弄清楚该怎么做，最后我投降了，希望这个伟大社区中的某个人能有所帮助。

Answer 1

这是一种方法：

grp = df.groupby('B')

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方法1（类似于@Kent删除的答案）：

s=grp['A'].transform('sum').sub(df['A'])
idx=grp.head(1).index
df.loc[idx,'A']=s

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方法2：

v= [g.iloc[1:].groupby('B')['A'].sum().iat[0] for _,g in grp]
idx = grp.head(1).index
df.loc[idx,'A'] = v

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print(df)

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     A  B
0  259  1
1   78  1
2   53  1
3   44  1
4   84  1
5  156  2
6   63  2
7   13  2
8   56  2
9   24  2