Pandas 对两列进行分组和求和答案

【问题标题】：Pandas group by and sum two columnsPandas 对两列进行分组和求和
【发布时间】：2014-10-21 13:29:31
【问题描述】：

初学者问题。这似乎应该是一个简单的操作，但我无法通过阅读文档来弄清楚。

我有一个具有这种结构的 df：

|integer_id|int_field_1|int_field_2|

integer_id 列是非唯一的，所以我想将 df 按 integer_id 分组并将两个字段相加。

等效的 SQL 是：

SELECT integer_id, SUM(int_field_1), SUM(int_field_2) FROM tbl
GROUP BY integer_id

对最简单的方法有什么建议吗？

编辑：包括输入/输出

Input:  
integer_id  int_field_1 int_field_2   
2656        36          36  
2656        36          36  
9702        2           2  
9702        1           1

使用 df.groupby('integer_id').sum() 输出：

integer_id  int_field_1 int_field_2  
2656        72          72  
9702        3           3

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您只需要在 groupby 对象上调用 sum：

df.groupby('integer_id').sum()

更多示例请参见docs

【讨论】：

只是补充一点，因为我的情况稍微复杂一些：如果你想按多个字段分组，唯一的区别是df.groupby(['field1', 'field2']).sum()

【解决方案2】：

你可以做到的

data.groupby(by=['account_ID'])['purchases'].sum()

【讨论】：

【解决方案3】：

.agg() 函数的变体；提供以下功能：(1) 持久化类型 DataFrame，(2) 应用平均值、计数、总和等，以及 (3) 在多列上启用 groupby，同时保持易读性。

df.groupby(['att1', 'att2']).agg({'att1': "count", 'att3': "sum",'att4': 'mean'})

使用你的价值观...

df.groupby(['integer_id']).agg({'int_field_1': "sum", 'int_field_2': "sum" })

【讨论】：