对熊猫中具有相同值的行进行求和

Question

我有一个这样的 df

在其他行中呈现一些共同的值：

我想要只获得一个像：

“特伦蒂诺-上阿迪杰”——“詹森”——“12-19”——80——38——118——0

我尝试了这两种方法并且有效：

df['Regione'] = df.groupby(['fornitore', 'fascia_anagrafica']).cumcount()

或

df = df.groupby(['Regione','fornitore','fascia_anagrafica']).agg({'prima_dose': ['sum'],'seconda_dose':['sum']})
df.reset_index(inplace=True)

但是当我把这个 df 通过 folium 我只收到同样的错误：

<块引用>

输入类型不支持 ufunc 'isnan'，并且无法根据转换规则 ''safe'' 将输入安全地强制转换为任何支持的类型

所以问题是转换后的 df。

有人可以建议我另一种方法来对这些行进行分组/合并/求和/聚合吗？