按相似行对数据框进行分组答案

【问题标题】：Group dataframe by similar rows按相似行对数据框进行分组
【发布时间】：2022-01-13 08:23:15
【问题描述】：

我有一个 Excel 文件，其中包含需要按相同概念分组的费用。为简单起见，数据框应该是这样的：

概念“A 0X”，指的是相同的通用概念“A”，但它有不同的标识符。 请记住，“A 0X”概念是为了简单起见，但该概念将是一个更复杂的表达方式

我正在尝试使用此代码按相同的概念进行分组：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("Expenses.xlsx")
df.groupby('Concept')['Amount'].apply(list)

问题在于，使用此代码，我无法将所有概念“A0X”、“B0X”、“C0X”归为相同的一般概念“A”、“B”或“C”。

我需要的最终结果是：

总费用

我需要知道如何使用正则表达式实现 groupby 方法。

【问题讨论】：

请提供数据作为实际文本而不是图像。
您是否尝试过使用正则表达式（import re） - 如何将正则表达式与熊猫一起使用的示例stackoverflow.com/questions/28495905/…>
@sunnytown 我已经把数据放到表格里了

【解决方案1】：

如果要按Concept列的第一个字母进行分组，可以使用groupby中的pandas字符串函数。

df_total = df.groupby(df['Concept'].str.split(' ').str[0]).sum().reset_index()

这会返回：

>>> df_total
    Concept Amount
0   A       -280
1   B       -140
2   C       -105
3   D       -190

如果要金额列的绝对值：

df_total['Amount'] = df_total['Amount'].abs()

【讨论】：