如何在数据框中对第 1 列的分组行取列的总和 [关闭]

【问题标题】：How to take sum of column on grouping rows of column 1 in dataframe [closed]如何在数据框中对第 1 列的分组行取列的总和 [关闭]
【发布时间】：2019-06-26 17:54:04
【问题描述】：

这是我附加在图像中的数据框，我想根据第一列求和？不代表该条目的值 DATAFRAME IMAGE SAMPLE 我想编写代码以获得如下所示的输出 HWK 0 CSP 0 现金流量 0 我只想在 n/a 或 ??发生然后忽略它并进行求和，以便我可以遍历同一过程的所有数据帧

HWK      0 
CSP     ?? 
DCF      0 
BM_IO   ?? 
CS      ?? 
os      ?? 
CS       0 
ESC      0 
ESC      0 
DCF      0 
DLHLTL  ?? 
CSP      0 
CSP      0 
ESC      0 
CSP     ??

【问题讨论】：

您能否将示例发布为文本而不是图像，以及您的预期输出，这样复制数据会更容易。谢谢
HWK 0 CSP ?? DCF 0 BM_IO ?? CS ？？操作系统？？ CS 0 电调 0 电调 0 DCF 0 DLHLTL ?? CSP 0 CSP 0 ESC 0 CSP ??
您能否将问题中的数据发布为适当的数据框，以及您的预期输出。谢谢。
我正在复制数据框，但它只是粘贴为文本
检查这个：stackoverflow.com/questions/20109391/…

标签： python pandas pymysql

【解决方案1】：

我假设您的源 DataFrame 具有列 code 和 quantity，而quantity 的类型为object（既有字符串又有数字）。

那么，可能的解决方案之一如下：

df.quantity.astype(str) - 将 quantity 值转换为字符串（np.nan 值被转换为 'nan' 字符串）。
.str.isdigit() - 检查上面的字符串是否只有数字字符。
[...] - 上面的布尔列表选择要选择的行（来自df）。
.groupby('code').sum() - 有了这样一个“有限”的表，你可以使用单个 groupby（code）和 sum 执行所有处理每个组。

总结一下：

df[df.quantity.astype(str).str.isdigit()].groupby('code').sum()

【讨论】：