Pandas Groupby和Sum只有一列
A B C
1 foo 12 California
2 foo 22 California
3 bar 8 Rhode Island
4 bar 32 Rhode Island
5 baz 15 Ohio
6 baz 26 Ohio
A B C
1 foo 34 California
2 bar 40 Rhode Island
3 baz 41 Ohio
B
A
bar 40
baz 41
foo 34
当我分组和求和时，我怎样才能绕过这个并保留C栏呢？
共有1个答案
做到这一点的唯一方法是在groupby中包含C（groupby函数可以接受列表）。
试试看：
df.groupby(['A','C'])['B'].sum()
需要注意的另一件事是，如果需要在聚合之后使用df，还可以使用AS_INDEX=FALSE选项返回dataframe对象。当我第一次和熊猫一起工作时，这个给了我很多问题。示例：
df.groupby(['A','C'], as_index=False)['B'].sum()
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sum 某个列字段相加sum($table, $column, $where) table [string] 表名. column [string] 查询的列. where (optional) [array] WHERE 条件.sum($table, $join, $column, $where) table [string] The table name. join [array] Table
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sum 某个列字段相加sum($table, $column, $where) table [string] 表名. column [string] 查询的列. where (optional) [array] WHERE 条件.sum($table, $join, $column, $where) table [string] The table name. join [array] Table
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