groupby 基于一列并获取另一列中的总和值答案

【问题标题】：groupby based on one column and get the sum values in another columngroupby 基于一列并获取另一列中的总和值
【发布时间】：2021-01-18 02:56:54
【问题描述】：

我有一个这样的数据框

mode    travel time 
transit_walk    284.0   
transit_walk    284.0   
pt              270.0   
transit_walk    346.0   
walk            455.0

我想按“模式”分组并获得所有旅行时间的总和。所以我想要的结果是这样的：

mode           total travel time
transit_ walk   1200000000
pt               30000000
walk             88888888

我已经写了这样的代码

df.groupby('mode')['travel time'].sum()

但是，我的结果如下：

mode
pt              270.01488.01518.01788.01300.01589.01021.01684....
transit_walk    284.0284.0346.0142.0142.01882.0154.0154.0336.0...
walk            455.018.0281.0554.0256.0256.0244.0244.0244.045...
Name: travel time, dtype: object

只是把所有的时间放在一起，并没有总结出来。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe group-by sum

【解决方案1】：

travel time列中有字符串，请尝试使用Series.astype：

df['travel time'] = df['travel time'].astype(float)

如果由于某些非数值而失败，请使用 to_numeric 和 errors='coerce'：

df['travel time'] = pd.to_numeric(df['travel time'], errors='coerce')

最后一个聚合：

df1 = df.groupby('mode', as_index=False)['travel time'].sum()

【讨论】：