python - 如何对 groupby 结果的第一个值求和并将其写入相关组中的 df 列

Question

我有一个如下所示的数据框(请参见下文):

Player Name         Team                    PlayerMarketValue

Steph Curry         Golden State Warriors   169027.4782
Steph Curry         Golden State Warriors   169027.4782
Steph Curry         Golden State Warriors   169027.4782
Steph Curry         Golden State Warriors   169027.4782
Lebron James        All Stars               120896.3772
Lebron James        All Stars               120896.3772
Lebron James        All Stars               120896.3772
Luka Doncic         All Stars               36789.6562
Luka Doncic         All Stars               36789.6562
Luka Doncic         All Stars               36789.6562

我正在尝试找到一种按 Team 和 PlayerName 进行分组的好方法，并从中获取 PlayerMarketValue 的第一个实例并然后将其求和并在其各自的团队中写入该值。

我到达以下位置后遇到了障碍:

NBAData['TotalTeamVal'] = NBAData.groupby(['Team', 'Player Name'])['PlayerMarketValue'].first().sum()

即:我正在寻找(特别注意All Stars行):

Answer 1

在不太了解数据结构的情况下，我会假设一名球员只能参加其中一支球队，因此我会开始

1. 删除与每个玩家关联的重复行
2. 将团队中球员的值(value)相加
3. 重置索引并使用团队列作为键将所有内容合并回主DataFrame

pd.merge(df, 
         df.drop_duplicates('Player Name').groupby(['Team'])['PlayerMarketValue'].sum().reset_index(), 
         on='Team', 
         suffixes= ['', '_Team']
         )