对列中的多个值进行分组

Question

我在这里有一个 dataframe 的子集：

data = {'Name': ['ch1', 'ch2', 'ch3', 'ch4', 'ch5', 'ch6'],
        'Time': [1,2,3,4,5,6],
        'Week' : [1, 2, 3, 2, 3, 2]
            }

dfx = pd.DataFrame(data)

我需要总结每周的所有时间，所以第 1 周时间是 1，第 2 周时间是 2+4+6，第 3 周时间是 3+5。 我还需要它来查看“周”列并找到所有不同的周，因此对于此示例，有 3 个，但对于另一个 dataframe，它可能是 2 或 4。

最终结果是查看 dataframe 中的一列，找到唯一值 (1,2,3,...n)，将这些值中的每一个分组到行中，并将每个值的时间相加。

我尝试了几种方法，但没有什么能真正按照我的意愿工作。 我感谢任何帮助或想法。

预期 Output：

                                 Sum
Week 1: 1                         1
Week 2: 2  4  6                   12
Week 3: 3  5                      8

output 可以是数据的单个数据帧，也可以是一个 dataframe，所有三行都包含所有数字和总和。

Answer 1

    import pandas as pd
data = {'Name': ['ch1', 'ch2', 'ch3', 'ch4', 'ch5', 'ch6'],
        'Time': [1,2,3,4,5,6],
        'Week' : [1, 2, 3, 2, 3, 2]
            }

dfx = pd.DataFrame(data)
dfx = dfx.groupby('Week')['Time'].sum()
print(dfx)

output：

Week
1     1
2    12
3     8

Answer 2

您可以groupby "Week", select column "Time"，并且可以将多个函数（例如list构造函数和sum ）传递给Groupby.agg来做你想做的事情：

out = dfx.groupby('Week')['Time'].agg(Times=list, Total=sum)

Output：

          Times  Total
Week                  
1           [1]      1
2     [2, 4, 6]     12
3        [3, 5]      8