pandas grouby 問題：在一個數據框中合並兩行

Question

我需要在一個數據框中合並具有相同索引的所有行。 我得到了堆棧溢出的解決方案，但遇到了一些問題：

 import pandas as pd import numpy as np three = {'name':['ming', 'viper', 'rookie'], 'year':[1997, 1998, np.nan]} one = {'name':['rookie'], 'year':[1995]} df3 = pd.DataFrame(three, index=['rng', 'edg', 'ig']) df2 = pd.DataFrame(one, index=['ig']) df_concat = pd.concat([df2, df3]) print(df_concat)

df_concat 是：

我以這種方式使用 grouby() 方法：

 df_g = df_concat.groupby(level=0, sort=False).sum() print(df_g)

然而，結果不是我所期望的：

為什么“名稱”列丟失了？

Answer 1

通過agg()嘗試：

df_g=df_concat.groupby(level=0, sort=False).agg({'name':'first','year':'sum'})

df_g輸出：

       name     year
ig     rookie   1995.0
rng     ming    1997.0
edg     viper   1998.0

注意：在此代碼中df_concat.groupby(level=0, sort=False).sum()因為 name 列中的值不是數字所以這不包括 name 列的值和在 year 上執行sum()