python - 如何进行自定义分组依据？

Question

我的目标是对数据框进行分组 DF按列的值 Name并将特定列聚合为总和。

当前数据框

<表类="s-表"><头><日> 姓名Val1val2val3<正文>0测试NaN5NaN1测试30NaN32测试30NaN3

输出除外

<表类="s-表"><头><日> 姓名Val1val2val3<正文>0测试6053

我试过的

DF.groupby(['Name'], as_index=False)[["Val1"]].sum()

返回

<表类="s-表"><头><日> 姓名Val1<正文>0测试60

问题

我要val2和 val3作为唯一值，然后将它们分组，但我不知道该怎么做。

也许引入一个中介DF

<表类="s-表"><头><日> 姓名Val1val2val3<正文>0测试NaN531测试30532测试3053

这样下面的代码就可以工作了:

DF.groupby(['Name','val2','val3'], as_index=False)[["Val1"]].sum()

请记住，我的数据框有几个值 Name

最好的方法是什么？

Answer 1

如果我没理解错的话，每组的 val2 和 val3 列中只有一个唯一的非缺失值。否则你的问题没有多大意义，因为你没有指定如何决定从这些列中获取哪个值。

鉴于这些限制，您可以使用:

result = df.groupby('Name', as_index=False).agg({'Val1': 'sum', 'val2': 'first', 'val3': 'first'})