统计pandas数据框中的所有类别并添加它们的值

Question

我有一个数据框，它看起来像是这样的：

           Dog_breed       Dog_name             Points 
      ============================================================
Monday        Pug            George               12
Tuesday       Poodle         Fido                -15
Wednesday     Pug            Buddy                 8
Thursday      Dachshund      Lyla                -10
Friday        Poodle         Remi                  9
Saturday      Pug            Kermit               -5
Sunday        Beagle         Sara                  3

对于每一个品种的狗（例如，类别），我需要得到分数的总和-有些行是正的，有些是负的-以及该品种的狗的数量。在

目标是将每个品种的所有点数相加，计算每个品种在原始数据集中出现的次数，最后得到一个如下所示的数据帧：

^{pr2}$

熊猫能做到这一点，还是需要一个环？我真的很费劲地想知道这个-有人能推荐一种方法来设置这个吗？在

Answer 1

DF.groupby('Dog_breed').agg({'Points': sum, 'Dog_name' : 'count'})

可能会有更好的结果？只是因为它指定了应用于每个列的聚合函数。在

Answer 2

你在找熊猫^{}。在

df.groupby('Dog_breed').agg(['count', 'sum'])

阅读以下内容以获得更明确的理解：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html