python - pandas:groupby 1 列，求和另一列，并删除重复的行

Question

我确信之前已经有人问过并回答过这个问题，但我的问题措辞可能是错误的。

我有以下数据框:

  article day views
0  729910  13   162
1  729910  14   283
2  730855  13     1
3  731449  13     2

我希望文章中的每个值只有一行，并有一个 views/total_views 列，用于对每个值的 views 数进行求和文章在行中的出现次数。

所以输出应该是这样的(day 对我来说并不重要):

  article  views
0  729910  445 (162 + 283)
1  730855  1
2  731449  2

我得到的最接近的是:

parsed_report_df.groupby(['article', 'day'])['views'].sum()

其产量:

article  day
729910   13     162
         14     283
730855   13       1
731449   13       2
735682   12       1

但我只需要每篇文章的每个不同日的 View 都相同。

Answer 1

删除额外的列，groupby，sum和reset_index应该可以得到输出

>>> df=pd.DataFrame(data=[[729910, 13, 162],[729910, 14, 283],[730855,13,1],[731449, 13,2]], columns=['article','day', 'views'])

>>> df
   article  day  views
0   729910   13    162
1   729910   14    283
2   730855   13      1
3   731449   13      2

>>> df[['article','views']].groupby('article').sum().reset_index()

   article  views
0   729910    445
1   730855      1
2   731449      2