有没有办法使用pandas中的map函数将相似的行合并到它们自己的列中？

Question

我需要使用pandas map函数将两行（描述）合并到一个新行中。新的一行是入室行窃，包括“入室行窃-住宅”和“入室行窃-非住宅”两行

df['Burglary'] = df['Burglary - Residence', 'Burglary - Non-Residence''].map()

我希望每一行都列出犯罪情况，并将合并的每一类的值相加

当前数据：

crime                        count         year
Burglary - Residence         21219         2013
Burglary - Non Residence     15946         2013
Bank Robbery                 92            2013
Holdup / Robbery             2907          2013

新数据：

crime          count      year
Burglary       37165      2013
Robbery        2999       2013

Answer 1

我想你可以用numpy.where：

result = df.assign(crime=np.where(df.crime.str.startswith('Burglary'), 'Burglary', df.crime))
print(result.groupby(['crime', 'year'], as_index=False).sum())

输出

              crime  year  count
0      Bank Robbery  2013     92
1          Burglary  2013  37165
2  Holdup / Robbery  2013   2907

注意assign的使用，这样就可以保留原始的数据帧