Pandas按组汇总两列

Question

这是一个初学者的问题。看起来这应该是个简单的操作，但我从文档中找不到答案。

我有一个数据框（df），它的结构是这样的：

|integer_id|int_field_1|int_field_2|

其中，integer_id这一列的值不是唯一的，所以我想根据integer_id来分组，并对另外两个字段进行求和。

相应的SQL语句是：

SELECT integer_id, SUM(int_field_1), SUM(int_field_2) FROM tbl
GROUP BY integer_id

有没有人能建议一个最简单的方法来做到这一点？

补充说明：包括输入和输出

Input:  
integer_id  int_field_1 int_field_2   
2656        36          36  
2656        36          36  
9702        2           2  
9702        1           1  

使用 df.groupby('integer_id').sum() 得到的输出是：

integer_id  int_field_1 int_field_2  
2656        72          72  
9702        3           3  

Answer 1

这是对 .agg() 函数的一种变体；它可以做到以下几点：(1) 保持数据框的类型不变，(2) 进行平均值、计数、求和等操作，(3) 允许对多个列进行分组，同时保持代码的可读性。

df.groupby(['att1', 'att2']).agg({'att1': "count", 'att3': "sum",'att4': 'mean'})

使用你的数值...

df.groupby(['integer_id']).agg({'int_field_1': "sum", 'int_field_2': "sum" })

Answer 2

你可以这样做

data.groupby(by=['account_ID'])['purchases'].sum()

Answer 3

你只需要在一个 groupby 对象上调用 sum 方法就可以了：

df.groupby('integer_id').sum()

想要了解更多例子，可以查看 文档