我如何按 ID 分组并相互添加列答案

【问题标题】：How can i groupby ID and add columns to each other我如何按 ID 分组并相互添加列
【发布时间】：2021-05-23 16:30:06
【问题描述】：

     id  volume   location_ 10   location_ 100  location_ 1000  location_ 1002  location_ 1005  
0   14121   19  0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
1   14121   19  0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
2   14121   19  0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
3   14121   19  0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
4   9320    200 0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
5   9320    116 0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
6   9320    200 0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
7   9320    116 0   0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

我有这样的 df。我想对 ID 进行分组，我必须找到类似的东西。 14121 中有 4 个 id，它们的总和是 76。我该怎么做？

   id    0  1  2  3  4  5  6  7 ... vol
0 14121  0  0  0  0  0  0  0  0 ...  76
1 9329   0  0  0  0  0  0  0  0 ... 632
2 14934  0  0  0  0  0  0  0  0 ...   4

【问题讨论】：

0,1,2,3,4,5,6.7.... 列是什么？我假设 vol 是按组 ID 的卷的总和
df.groupby('id')['volume'].sum()?
df.groupby('id').agg({'vol':'sum'}) 我猜应该可以工作，

标签： python pandas dataframe data-science

【解决方案1】：

我不确定位置列是什么。以下是获取 id 总和的方法。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id':[14121,14121,14121,14121,9320,9320,9320,9320,14934,14934,14934,14934],
                   'volume':[19,19,19,19,200,116,200,116,1,1,1,1]})
print (df)
print (df.groupby('id')['volume'].sum())

输入数据帧：

       id  volume
0   14121      19
1   14121      19
2   14121      19
3   14121      19
4    9320     200
5    9320     116
6    9320     200
7    9320     116
8   14934       1
9   14934       1
10  14934       1
11  14934       1

输出数据帧：

id
9320     632
14121     76
14934      4

或者你也可以给：

print (df.groupby('id').agg(vol_sum = ('volume','sum')).reset_index())

输出将是：

      id  vol_sum
0   9320      632
1  14121       76
2  14934        4

【讨论】：