与groupby的 pandas 数据帧总和 [英] pandas dataframe sum with groupby

问题描述

我有一个熊猫数据框，结构上看起来像这样:

I have a pandas dataframe that structurally looks like this:

[
    ['x', '1', '-7']
    ['x', '2', '-2']
    ['y', '3', '-1']
    ['y', '4', '-3']
]

我必须对第一列(值x和y s)进行分组，并为每个x和y找到第二列和第三列的总和，如下所示:

I have to groupby the first column (with values x and ys) and find the sum for the second and third column for each x and y like this:

[
    ['x', 3, -9]
    ['y', 7, -4]
]

如何使用熊猫来做到这一点?

How can I do this using pandas?

推荐答案

设置
我已将您的字符串数字转换为实际数字

setup
I converted your string numbers to actual numbers

df = pd.DataFrame(
    [
        ['x', '1', '-7'],
        ['x', '2', '-2'],
        ['y', '3', '-1'],
        ['y', '4', '-3']
    ]
)

df[1] = pd.to_numeric(df[1])
df[2] = pd.to_numeric(df[2])

解决方案

solution

df.groupby(0).sum()

这篇关于与groupby的 pandas 数据帧总和的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！