合并具有相同值的行 Pandas答案

【问题标题】：Merge rows with the same values Pandas合并具有相同值的行 Pandas
【发布时间】：2020-02-23 16:04:45
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框如下：

您会注意到这里有很多行具有相同的code_module,code_presentation,id_student 组合我想要做的是合并所有这些重复的行，并将sum_clicks 与每个组相加

这样的一个例子是最上面的行，它们将被合并成一行，如下所示：

         code_module code_presentation  id_student  sum_click
0                AAA             2013J       28400          18

在 SQL 术语中，私钥应该是 code_module,code_presentation,id_student 组合

在这方面的进展中，我尝试通过以下方式使用 groupby：

groupby(['id_student','code_presentation','code_module']).aggregate({'sum_click': 'sum',})

但这不起作用，因为它提供的学生 ID 甚至不在我的数据集中，我不明白为什么

此外，groupby 似乎并不是我要寻找的东西，因为它的数据结构与标准 pandas 数据框不同，而这正是我要寻找的。p>

问题可以在下面的输出中看到

                                        sum_click
id_student code_presentation code_module           
6516       2014J             AAA               2791
8462       2013J             DDD                646
          2014J             DDD                 10
11391      2013J             AAA                934

第 1 行和第 2 行（从 0 开始索引）应该是不同的行，而不是原来的组

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

试试这个 -

df.groupby(['code_module', 'code_presentation', 'id_student']).agg(sum_clicks=('sum_click', 'sum')).reset_index()

【讨论】：