Python Pandas 连接行并对值求和答案

【问题标题】：Python Pandas concatenate rows and sum up valuesPython Pandas 连接行并对值求和
【发布时间】：2017-06-26 08:31:17
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

name    event_code_0    event_code_1100 event_code_1110 event_code_1120 event_code_1120 event_code_1199
0   A   1   0   0   0   0   0
1   A   0   0   1   0   0   0
2   A   0   0   0   1   0   0
3   A   0   0   1   0   0   0
4   A   0   1   0   0   0   0
5   A   0   0   0   0   1   0
6   A   0   0   0   1   0   0
7   A   0   1   0   0   0   0
8   A   1   0   0   0   0   0
9   B   0   0   0   0   0   1
10  B   0   0   0   0   1   0
11  B   0   0   1   0   0   0
12  B   0   1   0   0   0   0
13  B   1   0   0   0   0   0
14  B   0   0   1   0   0   0
15  B   0   0   0   1   0   0
16  B   0   1   0   0   0   0
17  B   0   0   0   0   0   1

我想合并列 : 'name' 上的不同行并计算事件代码。

例如，数据框应如下所示：

name    event_code_0    event_code_1100 event_code_1110 event_code_1120 event_code_1120 event_code_1199
0   A   2   2   2   2   1   0
1   B   1   2   2   1   1   2

我用 .merge 尝试了不同的东西，但没有成功。也许有人知道一个简单的技巧......

干杯，阿斯特鲁斯

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

您需要groupby 和聚合sum，对于name 列添加reset_index 或参数as_index=False：

df1 = df.groupby('name').sum().reset_index()
print (df1)
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120  event_code_1199  
0                1                0  
1                1                2

或者：

df1 = df.groupby('name', as_index=False).sum()
print (df1)
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120  event_code_1199  
0                1                0  
1                1                2

【讨论】：

很高兴能帮上忙。美好的一天！

【解决方案2】：

您需要按名称列分组并取总和：

df.groupby('name').sum()
Out: 
      event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
name                                                                    
A                2                2                2                2   
B                1                2                2                1   

      event_code_1120.1  event_code_1199  
name                                      
A                     1                0  
B                     1                2

默认情况下，这会将名称列设置为索引。您可以通过以下方式更改：

df.groupby('name', as_index=False).sum()
Out: 
  name  event_code_0  event_code_1100  event_code_1110  event_code_1120  \
0    A             2                2                2                2   
1    B             1                2                2                1   

   event_code_1120.1  event_code_1199  
0                  1                0  
1                  1                2

或df.groupby('name').sum().reset_index()。

【讨论】：