我如何将熊猫分组以获得总和？

Question

我正在使用这个数据帧：

Fruit   Date      Name  Number
Apples  10/6/2016 Bob    7
Apples  10/6/2016 Bob    8
Apples  10/6/2016 Mike   9
Apples  10/7/2016 Steve 10
Apples  10/7/2016 Bob    1
Oranges 10/7/2016 Bob    2
Oranges 10/6/2016 Tom   15
Oranges 10/6/2016 Mike  57
Oranges 10/6/2016 Bob   65
Oranges 10/7/2016 Tony   1
Grapes  10/7/2016 Bob    1
Grapes  10/7/2016 Tom   87
Grapes  10/7/2016 Bob   22
Grapes  10/7/2016 Bob   12
Grapes  10/7/2016 Tony  15

我想通过＜code＞Name＜/code＞和＜code＞Fruit＜/code〕来聚合，以获得每个＜code＞名称＜/code>的＜code＞Fruit＜-code＞总数。例如：

Bob,Apples,16

我尝试按Name和水果分组，但如何获取水果的总数？

Answer 1

如果要保留原始列“水果”和“名称”，请使用 reset_index（）。否则，水果和名称将成为索引的一部分。

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum().reset_index()

Fruit   Name       Number
Apples  Bob        16
Apples  Mike        9
Apples  Steve      10
Grapes  Bob        35
Grapes  Tom        87
Grapes  Tony       15
Oranges Bob        67
Oranges Mike       57
Oranges Tom        15
Oranges Tony        1

从其他答案中可以看出:

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

Answer 2

你也可以使用agg函数，

df.groupby(['Name', 'Fruit'])['Number'].agg('sum')

Answer 3

使用GroupBy.sum：

df.groupby(['Fruit','Name']).sum()

Out[31]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

要指定要求和的列，请使用下面的代码:< code>df.groupby(['Name '，' Fruit'])['Number']。sum()