Python DataFrame如何获取具有相同名称的所有行并将值相加答案

【问题标题】：Python DataFrame how to get all rows with the same name and add the values togetherPython DataFrame如何获取具有相同名称的所有行并将值相加
【发布时间】：2022-01-08 01:35:20
【问题描述】：

当我搜索我的问题时，我一直发现将相同的值组合在一起，但我希望获得每个团队的价值并将它们加在一起

例如，这是我的Dataframe

0   Liverpool        4        
1   West Ham         0
2   Bournemouth      1
3   Burnley          3
4   Crystal Palace   0
5   Liverpool        6
6   West Ham         2
7   Bournemouth      8
8   Burnley          1
9   Crystal Palace   4

我在网上看到的所有示例都只是将它们组合在一起

例如

0   Liverpool        4 
1   Liverpool        5       
2   West Ham         2
3   West Ham         1
4   Crystal Palace   4
5   Crystal Palace   1

但我追求的是从高到低的顺序

0   Liverpool        9 
1   Crystal Palace   5
2   West Ham         3

【问题讨论】：

df.groupby('club')['goals'].sum()
您如何在右侧栏中获得所需的数字？我在df 看到主循环有 6 和 4，所以总和为 10；水晶宫有 4 和 0，总和为 4，西汉姆有 2 和 0，总和为 0。都与您想要的输出不同。
@Drecker 说了什么 + .sort_values(ascending=False)
@Drecker。我在那里做过，但它似乎将给定球队的所有 19 场比赛进球放在一起，而没有添加它们。在上面添加了图片。
match_data1.dtypes 的输出是什么？从您更新的输出来看，您的“FTHG”似乎不是数字，而是字符串，因此不会相加。

标签： python dataframe

【解决方案1】：

从你通过分组和求和得到的结果来看，结果几乎可以肯定地告诉你有 col FTHG 作为字符串，因为sum() 操作将字符串附加到其他字符串，你在最后得到字符串 concat 而不是求和值.请尝试以下操作：

match_data1["FTHG"] = match_data1.astype(int)
match_data1.groupby("HomeTeam")["FTHG"].sum().sort_values(ascending=False)

编辑：在@Emi OB 的评论之后。如果 "FTHG" 列可以为空，则使用浮点转换，并在 sum 之前填充 na（或之后忽略它们），您也可以使用 here 讨论的 nansum 方法。

match_data1["FTHG"] = match_data1.astype(float)
match_data1.groupby("HomeTeam")["FTHG"].fillna(0.0).sum().sort_values(ascending=False)

【讨论】：

查看利物浦问题中的输出，FTHG 列中似乎有一个“NP”值，无法转换为 int，所以我猜这些值需要先处理。
是的，你是对的，float 会是一个更好的转换。我相应地更新了答案。
我认为 float 也不会更新 NP，不确定如何处理。看看问题上的 cmets 似乎 OP 已经用它来解决他们的问题，所以也许 NP 不是问题
@EmiOB 是的，我修复了 Np，我知道这不是最好的方法，但它只有 1 行，所以我进入 csv 文件并将其更改为 0
@AndroidDev 我更新了答案，以防列可以为空。