Pandas 数据框在行上合并答案

【问题标题】：Pandas dataframe merge on rowsPandas 数据框在行上合并
【发布时间】：2017-03-05 08:58:48
【问题描述】：

我有一个名为 df 的数据框，如下所示，我想将 5 行转换为合并它们的单行。但 df=df.groupby(df.index).sum() 似乎不适用于前两列，任何想法为什么以及如何纠正它？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe merge dataset

【解决方案1】：

GroupBy.sum() 方法将忽略所有非数字数据类型。

演示：

In [137]: df
Out[137]:
   a  b  c    s       date
0  9  2  6  __6 2001-01-01
1  0  1  2  __2 2001-01-02
2  6  7  5  __5 2001-01-03
3  6  8  5  __5 2001-01-04
4  0  3  8  __8 2001-01-05

In [138]: df.groupby('a').sum()
Out[138]:
    b   c
a
0   4  10
6  15  10
9   2   6

In [139]: df.dtypes
Out[139]:
a                int32
b                int32
c                int32
s               object
date    datetime64[ns]
dtype: object

【讨论】：

但是，我所有的列都是 float64 类型
@JayanthKumar，我以前从未见过像BL 这样的浮点值；）（EVENT_ID 列呢）？
我实际上是指新合并数据框中的列（不包括 EVENT_ID 列）。请参阅ACTVOFT 列。在合并的数据框中，它打印出 7 但确实应该是 2 对吗？我的问题是为什么会这样，该列的 dtype 是 float64
@JayanthKumar，前五行应该是 2。输出是什么：print(df.ix[df.PATNO==14281, 'ACTVOFT'].sum())
它的 7 很抱歉df.head() 命令没有显示完整的数据框，这就是我有点困惑的原因。该命令工作正常。谢谢！！