在pandas中基于groupedby的列求和,如何保留索引

时间: 2023-03-11 13:53:52 浏览: 67
在 pandas 中,可以使用 `groupby` 函数对数据进行分组,然后使用 `sum` 函数对分组后的数据求和。要保留索引,可以在调用 `sum` 函数时传入参数 `as_index=False`。 例如,假设有一个名为 `df` 的数据框,包含两列:"A" 列和 "B" 列。要按 "A" 列的值对数据框进行分组,并对 "B" 列求和,并保留索引,可以这样做: ``` df.groupby("A", as_index=False)["B"].sum() ``` 这将返回一个新的数据框,其中包含两列:"A" 列和 "B" 列的和。索引也将被保留。
相关问题

pandas中对特定列求和

可以使用 `mean()` 函数对 Pandas 数据中的特定列进行求和,例如: ```python import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 对特定列进行求和 sum = data['column_name'].sum() print('特定列的和为:', sum) ``` 其中,`data.csv` 是待处理的数据文件名,`column_name` 是要进行求和的列名。

pandas中对列求和sum

可以使用`sum()`函数对DataFrame或Series中的列进行求和。例如,对于一个DataFrame对象df,如果想要对列col1和col2进行求和,可以使用以下代码: ``` df[['col1', 'col2']].sum() ``` 如果想要对所有列进行求和,可以使用以下代码: ``` df.sum() ``` 如果想要对每行进行求和,可以使用以下代码: ``` df.sum(axis=1) ```

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