我查看了之前提出的大部分问题，但无法找到我的问题的答案:
我有以下 data.frame
id year month score num_attempts
0 483625 2010 01 50 1
1 967799 2009 03 50 1
2 213473 2005 09 100 1
3 498110 2010 12 60 1
5 187243 2010 01 100 1
6 508311 2005 10 15 1
7 486688 2005 10 50 1
8 212550 2005 10 500 1
10 136701 2005 09 25 1
11 471651 2010 01 50 1
我想获得以下数据框
year month sum_score sum_num_attempts
2009 03 50 1
2005 09 125 2
2010 12 60 1
2010 01 200 2
2005 10 565 3
这是我尝试过的:
sum_df = df.groupby(by=['year','month'])['score'].sum()
但这看起来并不高效和正确。如果我有多个列需要聚合，这似乎是一个非常昂贵的调用。例如，如果我有另一列
num_attempts并且只想按年月求和作为分数。
最佳答案
这应该是一种有效的方法:
sum_df = df.groupby(['year','month']).agg({'score': 'sum', 'num_attempts': 'sum'})
关于Pandas:按两列分组以获得另一列的总和，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40553002/