熊猫数据框类别总和

Question

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

import pandas as pd

ticker = ['YAR.OL', 'DNB.OL', 'TSLA', 'NHY.OL', 'SBO.OL', 'STB.OL']
country = ['Norway', 'Norway', 'United States', 'Norway', 'Norway', 'Norway']
alloc = [11.822, 2.917, 0.355, 74.158, 9.673, 1.075]

dfn = pd.DataFrame(country,columns =['country'])
dfn['Allocation'] = pd.DataFrame(alloc)

我想总结每个国家的分配，例如： 挪威：99,645 美国：0,355

如何使用生成的df在python中执行此操作？

Answer 1

只需在末尾添加一行代码

dfn=dfn.groupby(['country']).sum()

一目了然

import pandas as pd

ticker = ['YAR.OL', 'DNB.OL', 'TSLA', 'NHY.OL', 'SBO.OL', 'STB.OL']
country = ['Norway', 'Norway', 'United States', 'Norway', 'Norway', 'Norway']
alloc = [11.822, 2.917, 0.355, 74.158, 9.673, 1.075]

dfn = pd.DataFrame(country,columns =['country'])
dfn['Allocation'] = pd.DataFrame(alloc)
dfn=dfn.groupby(['country']).sum()

print(dfn)

输出：

country           Allocation               
Norway             99.645
United States       0.355

Answer 2

首先，必须使用pandas.DataFrame.groupby函数。 see explanations here。
通过pandas.DataFrame.groupby，您可以在一组名称中执行任意操作。例如mean()，而您使用的是sum()。

>>> dfn2 = dfn.groupby(['country'])
>>> dfn2.sum()

country        Allocation          
Norway             99.645
United States       0.355

您也可以在一行中完成此操作。

>>> dfn.groupby(['country']).sum()

country        Allocation
Norway             99.645
United States       0.355