Pandas Dataframe按一列和所有其他列的总和进行分组。

Question

我有一个pandas的数据框架，看起来像这样的

genre1    genre2    genre3   Votes1  votes2  votes3 ......… cnt
Comedy    Animation Drama    8.3     7.0     8.5            1
Adventure Comedy    Mystery  6.4     8.2     3.5            1
Drama     Music     Sci-Fi   3.8     6.2     5.9            1
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我想创建3个新的数据框架，使用各个流派的groupby和所有其他数字列的总和分别为每个数据框架.我已经尝试了groupby的不同变化，pandas的总和，但我无法弄清楚如何应用groupby总和一起给出的结果，如所示。请分享你可能有的任何想法。谢谢！我有一个pandas数据表格。

Answer 1

当你做 df.groupby().sum() 你将得到一个DataFrame，其中有一列为每一列相加，索引将是不同的组。

此外，你可以将列名列表传递给 groupby(). 所以你可以这样做。df.groupby(["genre1", "genre2", "genre3"])

例子。

>>> df = pd.DataFrame(
    {
        "hello": ["world", "brave", "world", "brave",], 
        "num1": [1, 2, 3, 4], 
        "num2": [1, 2, 3, 4]
    }
)
>>> df
   hello  num1  num2
0  world     1     1
1  brave     2     2
2  world     3     3
3  brave     4     4
>>> df.groupby("hello").sum()
       num1  num2
hello
brave     6     6
world     4     4
>>> df.groupby("hello").sum().columns
Index(['num1', 'num2'], dtype='object')
>>> df.groupby("hello").sum().index
Index(['brave', 'world'], dtype='object', name='hello')

>>> df = pd.DataFrame(
    {
        "hello1": ["world", "brave", "world", "brave",], 
        "hello2": ["new", "world", "brave", "new",], 
        "num1": [1, 2, 3, 4], 
        "num2": [1, 2, 3, 4]
    }
)
>>> df.groupby(["hello1", "hello2"]).sum()
               num1  num2
hello1 hello2
brave  new        4     4
       world      2     2
world  brave      3     3
       new        1     1

这应该可以得到你想要的结果，但是如果你想要多个DataFrame，你可能需要把输出DataFrame中的数据复制到新的DataFrame中，让每一列都有自己的DataFrame。