Pandas .sum 只有一列(怎么做?)
Pandas .sum one column only (how to?)
我有这样的数据框
Product Q-ty Price
Product A 5 10
Product B 1 3
Product B 2 3
Product A 1 10
我想得到这样的东西:
Product Q-ty Price
Product A 6 10
Product B 3 3
当我尝试这个时:
result = df.groupby(['Product']).sum()
我明白了:
Product Q-ty Price
Product A 6 20
Product B 3 6
所以它是 Q-ty 和 Price 的总和。
我有 triend:
result = df.groupby(['Product','Price'])['Q-ty'].sum()
但是没有用...知道怎么做吗?
您可以对每一列使用不同的聚合函数进行分组:
df_output = df.groupby('Product').agg({'Q-ty':'sum', 'Price':'mean'})
最后,如果您不想使用分组数据帧,您可以添加 df_output.reset_index()
。
我有这样的数据框
Product Q-ty Price
Product A 5 10
Product B 1 3
Product B 2 3
Product A 1 10
我想得到这样的东西:
Product Q-ty Price
Product A 6 10
Product B 3 3
当我尝试这个时:
result = df.groupby(['Product']).sum()
我明白了:
Product Q-ty Price
Product A 6 20
Product B 3 6
所以它是 Q-ty 和 Price 的总和。 我有 triend:
result = df.groupby(['Product','Price'])['Q-ty'].sum()
但是没有用...知道怎么做吗?
您可以对每一列使用不同的聚合函数进行分组:
df_output = df.groupby('Product').agg({'Q-ty':'sum', 'Price':'mean'})
最后,如果您不想使用分组数据帧,您可以添加 df_output.reset_index()
。