对 pandas 数据框中具有相同字符串 ID 的列求和

Question

我确信使用 pandas 有一个很好的方法可以做到这一点，但我将运行圈起来。

我想对具有相同 ID 号的列中的值求和。

示例 df:

ID_number  Billed  Paid  Balance
A100       300     20    280
A100       1000    1000  0
B9B6       1200    0     1200
B9B6       200     40    160

我在输出中寻找的内容：

ID_number  Billed  Paid  Balance
A100       1300    1020  280
B9B6       1400    40    1360

一直给我带来麻烦的警告是 ID 号包含字母和数字。

我已经尝试将数据框一分为二，并将 Billed、Paid 和 Balance 列更改为 int 值，以便可以对它们求和，但我需要按索引号对它们进行分组以便将它们求和。无论我如何对数据帧进行切片和切块，当我再次将它们连接在一起时，它会返回 'object' 类型，并且我的对象编号会像字符串一样被粉碎在一起，而不是像 int 值那样加在一起。

我也尝试过更改个别列的数据类型，但我无法让它工作，因为有些数字在十进制方面很长，我收到了这个错误：ValueError: invalid literal for int() with base 10:

我一直在尝试使用 df.groupby(['ID_number'].agg('sum') 函数进行聚合。

有谁知道如何做到这一点？

Answer 1

给你：

df.groupby('ID_number').sum()

Answer 2

 df.groupby(['ID_number']).sum()

Answer 3

编辑：现在我发现您没有索引列，试试这个：

index_list = pd.Index.tolist(df.ID_number)

试试这个：

index_list = pd.Index.tolist(df.index)
df.groupby(index_list).sum()

将索引列转为列表，然后在groupby函数中使用。希望这能解决您的问题。

对 pandas 数据框中具有相同字符串 ID 的列求和

Summing columns with same string ID in a pandas dataframe

python

pandas

dataframe

aggregate

concat