如何根据一个行标识符与熊猫对合并列进行分组？答案

【问题标题】：How to group merge columns based on one row identifier with pandas?如何根据一个行标识符与熊猫对合并列进行分组？
【发布时间】：2020-11-27 04:14:16
【问题描述】：

我有一个数据集，其中有很多针对单个位置的条目。我正在尝试找到一种方法来总结所有这些条目而不影响任何其他列。因此，以防万一我解释得不够好，我想使用这样的数据集：

Locations   Cyclists   maleRunners   femaleRunners   maleCyclists   femaleCyclists
Bedford     10         12            14              17             27
Bedford     11         40            34              9              1
Bedford     7          1             2               3              3
Leeds       1          1             2               0              0
Leeds       20         13            6               1              1
Bath        101        20            33              41             3
Bath        11         2             3               1              0

然后把它变成这样的：

Locations   Cyclists   maleRunners   femaleRunners   maleCyclists   femaleCyclists
Bedford     28         53            50              29             31
Leeds       21         33            39              1              1
Bath        111        22            36              42             3

现在，我已经读到 groupby 应该以某种方式工作，但据我了解，group by 会将其更改为 2 列，我不想制作数百个 2 列然后将其全部合并。当然有更简单的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： pandas merge dataset

【解决方案1】：

iiuc，groupby sum将为您工作：

df.groupby('Locations',as_index=False,sort=False).sum()

输出：

  Locations  Cyclists  maleRunners  femaleRunners  maleCyclists  femaleCyclists
0   Bedford        28           53             50            29              31
1     Leeds        21           14              8             1               1
2      Bath       112           22             36            42               3

【讨论】：

【解决方案2】：

数据透视表应该适合你。

new_df = pd.pivot_table(df, values=['Cyclists', 'maleRunners', 'femalRunners', 
                                     'maleCyclists','femaleCyclists'],index='Locations', aggfunc=np.sum)

【讨论】：