我有一个 pandas 数据框,其结构如下:
[
['x', '1', '-7']
['x', '2', '-2']
['y', '3', '-1']
['y', '4', '-3']
]
我必须对第一列(值为 x
和 y
s)进行分组,并找到每个 x
第二列和第三列的总和code> 和 y
像这样:
[
['x', 3, -9]
['y', 7, -4]
]
如何使用 pandas 做到这一点?
最佳答案
设置
我将您的字符串数字转换为实际数字
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
df.groupby(0).sum()
关于python - pandas dataframe sum 与 groupby,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40826979/