我正在研究一个有 168 列的 pandas 数据框。前三列包含国家名称、纬度和经度。其余列包含数字数据。每行代表一个国家，但对于某些国家/地区，有多行。我需要通过求和来聚合这些行。我可以使用以下代码聚合前三列：
df = df.groupby('Country', as_index=False).agg({'Lat':'first','Long':'first'})
但是，如果不明确写入所有列名，我无法找到一种方法来在该代码中包含剩余的 165 列。另外，列名代表日期，命名为5/27/20、5/28/20、5/29/20等。所以我需要保留列名。
我该怎么做？谢谢。
【问题讨论】：
也许你可以从列名生成字典：
df = df.groupby('Country', as_index=False).agg({c: 'first' for c in df.columns})
【讨论】：
df1 = df.groupby(['Country/Region'], as_index=False).agg({c: np.sum for c in df.columns[4:]}) 但是它不包括 Lat 和 Long 列。我尝试以不同的方式将'Lat':'first', 'Long':'first' 添加到上述代码中，但它给出了语法错误。作为一种解决方法，我生成了第二个带有“国家”、“纬度”和“长”的数据框：列 df2 = df.groupby(['Country/Region'], as_index=False).agg({'Lat':'first','Long':'first'}) 然后我合并了 df1 和 df2：df3 = df1.merge(df2, how='left', left_on='Country', right_on='Country') -谢谢