在熊猫数据框中汇总具有相同字符串ID的列

Question

我敢肯定有一种很好的方法可以使用熊猫来做到这一点，但是我一直围着圈跑。

我想对具有相同ID号的列中的值求和。

示例df：

ID_number  Billed  Paid  Balance
A100       300     20    280
A100       1000    1000  0
B9B6       1200    0     1200
B9B6       200     40    160

我在输出中寻找的东西

ID_number  Billed  Paid  Balance
A100       1300    1020  280
B9B6       1400    40    1360

困扰我的是ID号同时包含字母和数字。

我尝试将数据框一分为二，并将Billed，Paid和Balance列更改为int值，以便可以对其进行求和，但是我需要按索引号将它们分组才能将它们求和。无论我如何对数据帧进行切片和切块，当我再次将它们连接在一起时，它都会以“对象”类型和我的对象编号像字符串一样被粉碎在一起，而不是像int值那样被添加在一起。

我也尝试更改单个列的数据类型，但由于某些数字在十进制上相当长，因此无法正常工作，并且返回了此错误：ValueError: invalid literal for int() with base 10:

我一直在尝试使用df.groupby(['ID_number'].agg('sum')函数进行汇总。

有人知道该怎么做吗？

Answer 1

您在这里：

df.groupby('ID_number').sum()

Answer 2

 df.groupby(['ID_number']).sum()

Answer 3

编辑：现在我已经看到您没有索引列，请尝试以下操作：

index_list = pd.Index.tolist(df.ID_number)

尝试这个：

index_list = pd.Index.tolist(df.index)
df.groupby(index_list).sum()

它将索引列转换为列表，然后在groupby函数中使用它。 希望这能解决您的问题。