Python pandas 独特的去重总和数据透视表

Question

使用数据框 df：

User_ID | Transaction_ID | Transaction_Row | Category
3824739         123               -1           A
3824739         123               -1           A
2398473         345               0            A
1230984         567               1            C

我需要按类别旋转上述数据并求和 Transaction_Row。但是，我需要对事务 ID 进行分组，因此对于上面的事务 ID 123，我只计算 -1 一次。

我可以使用 pandas 数据透视表还是仅使用 groupby 来执行此操作？

pd.pivot_table(df,index=["Category"],values=["Transaction_Row"],aggfunc=np.sum)

电流输出：

Category | Sum of Transaction_Row
   A               -2
   C                1

期望的输出：

Category | Sum of Transaction_Row
   A               -1
   C                1

我不知道，如何编辑上面的语句来解决重复计算的问题。

谢谢！

Answer 1

我希望你的问题是正确的。 首先，仅根据 Transaction_ID 和 Transaction_Row 删除重复项。然后做支点。

df_2 = df.drop_duplicates(subset=['Transaction_ID', 'Transaction_Row']) 
pd.pivot_table(df_2, index=["Category"], values=["Transaction_Row"], aggfunc=np.sum)