對第一列pandas數據幀的所有唯一值求和第二列的值的正確方法

Question

我是熊貓新手。 我有一個數據框，在第一列中有星期幾，在第二列中有值列表。 我希望總結每個工作日的總價值。 所以：

        day               values 
0   Thursday                 3
1   Thursday                 0
2   Friday                   0
2   Friday                   1
4   Saturday                 3
5   Saturday                 1
etc...

會成為 ：

    day               values 
0   Thursday                 3
1   Friday                   1
2   Saturday                 4
etc...

通過匯總每天熊貓的出現次數，我實現了我想要的目標：-原始df稱為value_frame

values_on_day =pd.DataFrame(value_frame.groupby(value_frame.day).apply(lambda subf: subf['values'].sum()))

但是，將值和工作日填充到一個單元格中，因此：print dict（values_on_day）等於：

    {0: day
Friday        3
Monday        4
Saturday      7
Sunday       22
Thursday     26
Tuesday       2
Wednesday     4
Name: 0, dtype: int64}

我已經編碼了一種變通方法，方法是將列轉換為字典，然后再轉換為列表，然后再轉換為字典，再轉換為df，但是顯然這不是這樣做的方法。

請您告訴我在原始數據框中獲得一周中每一天總價值的正確方法嗎？

Answer 1

我同意@Primer。 這是編寫所需代碼的正確方法。 我已經更新了答案，添加了一個index （工作日編號）。

import pandas as pd
import time

df = pd.DataFrame({'day': ['Thursday', 'Thursday', 'Friday', 'Friday', 'Saturday', 'Saturday'], 'values': [3,0,0,1,3,1]})
result = df.groupby('day').sum()
# Reseting the index
result.reset_index(inplace=True)
# Creating a new index as the weekday number for each day
result.index = result['day'].apply(lambda x: time.strptime(x, '%A').tm_wday)
# Renaming the index
result.index.names = ['weekday']
# Sorting by index
result.sort_index(inplace=True)
print(result)

得到：

              day  values
weekday                  
3        Thursday       3
4          Friday       1
5        Saturday       4