如何使用 groupby 和 sum 删除重复项答案

【问题标题】：How to use groupby and sum to remove duplicate如何使用 groupby 和 sum 删除重复项
【发布时间】：2020-01-22 03:36:08
【问题描述】：

我的数据框有四列：日期、来源、广告系列和支出。现在我在日期、来源和活动中重复了价值，如果日期、来源和活动（一起）相同，我想对支出求和。因此，每天只有一个来源、广告系列和支出

我的代码是：

marketing_spend_dict_df['spend_update'] = 
marketing_spend_dict_df.groupby(['date','source','campaign'])['spend'].sum()

我收到一条错误消息，提示“插入列的索引与框架索引不兼容” 我该怎么处理？我尝试在 Google 上搜索，但没有找到最佳解决方案谢谢！

【问题讨论】：

如果您将示例数据作为文本而不是链接图像包含在问题中，将会很有用。
避免使用图片和外部链接。改为编辑问题以将表格显示为格式正确的文本。
什么是marketing_spend_dict_df？
查看这个答案。很好解释stackoverflow.com/questions/20737811/…

标签： python dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

问题可能是由于多索引造成的。查看此链接Attach a calculated column to an existing dataframe。我相信一些 SO 用户可以将其标记为具有更高代表的重复项。

new_column = marketing_spend_dict_df.groupby(['date','source','campaign'], as_index=False)['spend'].sum()
marketing_spend_dict_df["spend_update"] = new_column.reset_index(level=0, drop=True)

【讨论】：