Python:Pandas 数据帧总和

Question

我尝试学习如何使用 pandas 数据框。我的数据框有 4 列 A、B、C、D。

对于索引 (A,B,C)，D 有多个值。我想合并这些行并对 D 的值求和。

我有:

╔═══╦═══╦═══╦═══╦═══╗
║   ║ A ║ B ║ C ║ D ║   
╠═══╬═══╬═══╬═══╬═══╣
║ 1 ║ 1 ║ 2 ║ 3 ║ 5 ║
║ 1 ║ 1 ║ 2 ║ 3 ║ 3 ║
║ 2 ║ 1 ║ 5 ║ 4 ║ 2 ║
║ 2 ║ 1 ║ 2 ║ 4 ║ 2 ║
║ 3 ║ 1 ║ 2 ║ 4 ║ 2 ║
║ 3 ║ 1 ║ 2 ║ 4 ║ 3 ║
╚═══╩═══╩═══╩═══╩═══╝

我想要得到:

╔═══╦═══╦═══╦═══╦═══╗
║   ║ A ║ B ║ C ║ D ║
╠═══╬═══╬═══╬═══╬═══╣
║ 1 ║ 1 ║ 2 ║ 3 ║ 8 ║
║ 2 ║ 1 ║ 5 ║ 4 ║ 2 ║
║ 2 ║ 1 ║ 2 ║ 4 ║ 2 ║
║ 3 ║ 1 ║ 2 ║ 4 ║ 5 ║
╚═══╩═══╩═══╩═══╩═══╝

我尝试这样做:

df=df.groupby(['A','B','C'])['D'].sum()

但它给了我一个系列。

Answer 1

如果您想保留groupby之后的列，您可以调用reset_index:

In [185]:
df.groupby(['A','B','C'])['D'].sum().reset_index()

Out[185]:
   A  B  C  D
0  1  2  3  8
1  1  2  4  7
2  1  5  4  2

或传递arg as_index=False