如何對熊貓數據框進行分組並對另一列中的值求和

Question

我有一個包含 3 列（CHAR、VALUE 和 WEIGHT）的 Pandas 數據框。

• CHAR 列包含重復值，我需要將這些值分組 ['A'、'A'、'A'、'B'、'B'、'C']。

• VALUE 列對於每個唯一的 CHAR [10, 10, 10, 15, 15, 20] 都有一個唯一的值。

• WEIGHT 列有各種值 [1, 2, 1, 4, 4, 6]。

考慮我的初始數據框的示例：

我需要創建一個包含 3 列的新數據框。

• CHAR 不會有任何重復
• T_VALUE（總價值），它將包含此 CHAR 的值及其所有權重的總和
• T_WEIGHT（總重量），它將具有此 CHAR 的權重之和

結果如下所示：

我將不勝感激任何幫助。

Answer 1

你可以使用+=代替：

newDF = df.groupby(['CHAR', 'VALUE'], as_index=False)['WEIGHT'].sum()
newDF['VALUE'] += newDF['WEIGHT']

Answer 2

我實際上能夠回答我自己的問題。 這是解決方案：

d = {'CHAR': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
     'VALUE': [10, 10, 10, 15, 15, 20], 
     'WEIGHT':  [1, 2, 1, 4, 4, 6]}
df = pandas.DataFrame(data=d)

newDF = df.groupby(['CHAR', 'VALUE'], as_index=False)['WEIGHT'].sum()
newDF['VALUE'] = newDF['VALUE'] + newDF['WEIGHT']