如何使用熊猫数据框中其他列的条件语句对列中的值求和？答案

【问题标题】：How to sum values in a column using conditional statements of other columns in a pandas dataframe?如何使用熊猫数据框中其他列的条件语句对列中的值求和？
【发布时间】：2019-04-05 15:23:25
【问题描述】：

我有一个包含 5 列和 25552 行的数据框。数据框结构如下：

mydf.head(4)

station       date         Lat    Lon       prcp
USC00397992   1998-10-01   44.26  -99.44    0.5
USC00397993   1998-10-01   44.01  -100.35   1.2
USC00397994   1998-10-01   45.65  -97.12    1.1
USC00397995   1998-10-01   43.90  -99.52    0.7

station 列中有许多不同的电台，date 列的日期范围为 1998-10-01 到 1999-06-30。此外，每个不同的车站都有不同的纬度和经度。 prcp 列是各个日期的降水记录。现在我想找到从 1999-05-01 到 1999-05-07 的每个 station 日期范围的 prcp 值的总和。我想要这样的输出：

station       Lat      Lon     sum_from_May1_to_May7
 USC00397992  44.26  -99.44       2.5 (for instance)
  .             .       .           .
  .             .       .           .

  .

【问题讨论】：

既然您使用了标签groupby，这意味着您知道它的存在。你用groupby做了什么？
@Yuca 我可以使用 groupby 从站列中选择不同的站，但我无法根据需要破解日期列。
@ychaulagain 您可能只接受一个答案作为已接受的答案；）我注意到您一直在来回讨论这个问题。

标签： python python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

如果您不想对 lat long 进行分组：

df[(df['date']>pd.Timestamp(1995,5,1)) & (df['date']<pd.Timestamp(1995,5,7))]\
     .groupby('station').agg({'prcp':'sum', 'Lat' :'first', 'Lon' :'first'})

【讨论】：

【解决方案2】：

首先过滤你的数据框

df2 = df.loc[(df.date >= '1999-05-01') & (df.date <= '1999-05-07)]

那就直截了当

df2.groupby('station').prcp.sum()

如果您不想将不同的 Lat 和 Lon 组合在一起，那么

df2.groupby(['station', 'Lat', 'Lon']).prcp.sum()

【讨论】：