如何對與pandas DataFrame中另一列的特定值對應的列值求和？

Question

我有一個帶有（item，feature，grade）的python pandas DataFrame

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

而且我必須對每個相同項目的所有成績值求和，例如

for item 1 sum of grade is 1.1

並且我必須將所有總和放入帶有（item，sumGrade）的新DataFrame中：

item sumGrade
1    1.1
2    0.6
...

不使用groupby和apply函數怎么辦？ 因為我需要良好的計算性能。

謝謝

Answer 1

您可以groupby在“項目”一欄，然后調用sum對“品位”專欄，還叫reset_index恢復“項”列回：

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

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

不確定為什么不希望分組，但也可以將索引設置為“ item”並在索引級別sum ：

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

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