如何对与pandas DataFrame中另一列的特定值对应的列值求和？

Question

我有一个带有（item，feature，grade）的python pandas DataFrame

item feature grade
1    1       0.8
1    2       0.3
2    1       0.6
...

而且我必须对每个相同项目的所有成绩值求和，例如

for item 1 sum of grade is 1.1

并且我必须将所有总和放入带有（item，sumGrade）的新DataFrame中：

item sumGrade
1    1.1
2    0.6
...

不使用groupby和apply函数怎么办？ 因为我需要良好的计算性能。

谢谢

Answer 1

您可以groupby在“项目”一栏，然后调用sum对“品位”专栏，还叫reset_index恢复“项”列回：

In [10]: 
df.groupby(['item'])['grade'].sum().reset_index()

Out[10]:
   item  grade
0     1    1.1
1     2    0.6

不确定为什么不希望分组，但也可以将索引设置为“ item”并在索引级别sum ：

In [11]:
df.set_index('item')['grade'].sum(level=0)

Out[11]:
item
1    1.1
2    0.6
Name: grade, dtype: float64