pandas中先分组再对某一列求和，如何做

可以使用`groupby()`函数对DataFrame中的数据进行分组，然后对每个分组中的某一列进行求和。例如，对于一个DataFrame对象df，如果想要按照列col1进行分组并对每个分组中的col2列进行求和，可以使用以下代码：

df.groupby('col1')['col2'].sum()

上述代码将返回一个Series对象，其中每个分组的求和结果都对应着一个索引值。

如果想要对多列进行分组并求和，可以传递一个由列名组成的列表给`groupby()`函数，例如：

df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].sum()

上述代码将按照col1和col2两列进行分组，并对每个分组中的col3列进行求和。

需要注意的是，`groupby()`函数返回的是一个DataFrameGroupBy对象，需要通过调用聚合函数（如`sum()`）来对分组后的数据进行计算。

相关问题

pandas中先分组再对某一列求和，然后将其他不参与分组和求和的字段也展示出来，如何做

可以使用`groupby`方法进行分组，然后使用`agg`方法对指定列进行求和，最后使用`reset_index`方法将分组后的结果展平，并且将其他不参与分组和求和的字段也展示出来。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
})

# 按 A 和 B 列进行分组，对 C 列进行求和
df_sum = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum'}).reset_index()

# 将 D 列也展示出来
result = pd.merge(df_sum, df[['A', 'B', 'D']], on=['A', 'B'])

print(result)

输出结果如下：

     A      B  C   D
0  bar    one  2  10
1  bar  three  4  12
2  bar    two  6  14
3  foo    one  8  9
4  foo  three  8  8
5  foo    two  8  13

其中，A 和 B 列是分组的依据，C 列是求和的列，D 列是其他不参与分组和求和的字段。

pandas按行索引对某一列进行分组

可以使用pandas的groupby()函数来按行索引对某一列进行分组。

例如，假设我们有一个包含收入和支出的数据框，其中行索引为日期，我们想按月份对支出进行分组，可以这样做：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'income': [1000, 2000, 1500, 3000, 2500, 1800],
    'expense': [800, 1200, 1000, 2000, 1500, 1200]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-02-01', '2021-02-15', '2021-03-01', '2021-03-15'])

# 按月份对支出进行分组
expense_by_month = df.groupby(df.index.month)['expense'].sum()

print(expense_by_month)

输出结果为：

1    2000
2    3000
3    2700
Name: expense, dtype: int64

其中，groupby(df.index.month)表示按照日期索引的月份进行分组，['expense']表示对支出列进行操作，sum()表示求和。