[英]How to transform python data frame such that unique row values are transposed to columns and values of another column become their rows
[英]Python: Sum multiple columns in a Data Frame by each unique row entry in another column
如何通過使用另一列(例如,按列C2)中的每個唯一條目來對多列(例如,列C4,C5和C6)求和。
例如,我想創建一個新的數據框,該框將通過導入和導出折疊C2列,並同時顯示C4,C5和C6之和(最好刪除其他C1和C3列)。
您可以使用pandas groupby函數執行此操作
df = pd.DataFrame([['A', 'Import', 'Argentina', 1, 1, 1],
['B', 'Import', 'Brazil', 2, 2, 2],
['C', 'Export', 'UJ', 3, 3, 3],
['D', 'Export', 'US', 4, 4, 4],
['A', 'Export', 'Canada', 5, 5, 5],
['B', 'Export', 'Russia', 6, 6, 6],
['C', 'Import', 'China', 7, 7, 7],
['D', 'Import', 'India', 8, 8, 8]],
columns=['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5', 'C6'])
results = df.groupby("C2").sum()
print(results)
哪個會給你
C4 C5 C6
C2
Export 18 18 18
Import 18 18 18
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