对Pandas Dataframe行进行求和

Question

我有一个记录的DataFrame看起来像这样:

stocks = pd.Series(['A', 'A', 'B', 'C', 'C'], name = 'stock')
positions = pd.Series([ 100, 200, 300, 400, 500], name = 'positions')
same1 = pd.Series(['AA', 'AA', 'BB', 'CC', 'CC'], name = 'same1')
same2 = pd.Series(['AAA', 'AAA', 'BBB', 'CCC', 'CCC'], name = 'same2')
diff = pd.Series(['A1', 'A2', 'B3' ,'C1', 'C2'], name = 'different')
df = pd.DataFrame([stocks, same1, positions, same2, diff]).T
df

这给出了一个看起来像的pandas DataFrame

      stock same1 positions same2 different
0     A    AA       100   AAA        A1
1     A    AA       200   AAA        A2
2     B    BB       300   BBB        B3
3     C    CC       400   CCC        C1
4     C    CC       500   CCC        C2

我对"不同"列中的数据不感兴趣,并希望将其他列中的位置相加.我目前正在这样做:

df.groupby(['stock','same1','same2'])['positions'].sum()

这使:

stock  same1  same2
A      AA     AAA      300
B      BB     BBB      300
C      CC     CCC      900
Name: positions

问题是这是一个pd.Series(带有多索引).目前我迭代它再次构建一个DataFrame.我确信我错过了一种方法.基本上我想从DataFrame中删除1列,然后"重建它",以便对一列进行求和,其余字段(相同)保持不变.

如果有空位置,则此groupby方法会中断.所以我目前在DataFrame上使用精心设计的迭代来构建一个新的迭代.有更好的方法吗？

Answer 1

步骤1.使用[['positions']]代替['positions']:

In [30]: df2 = df.groupby(['stock','same1','same2'])[['positions']].sum()

In [31]: df2 
Out[31]: 

                   positions
stock same1 same2               
A     AA    AAA          300 
B     BB    BBB          300 
C     CC    CCC          900 

步骤2.然后使用reset_index将索引移回列

In [34]: df2.reset_index()
Out[34]: 
  stock same1 same2  positions
0     A    AA   AAA        300 
1     B    BB   BBB        300 
2     C    CC   CCC        900

编辑

似乎我的方法不太好.

感谢@Andy和@unutbu,您可以通过更优雅的方式实现目标:

方法1:

df.groupby(['stock', 'same1', 'same2'])['positions'].sum().reset_index()

方法2:

df.groupby(['stock', 'same1', 'same2'], as_index=False)['positions'].sum()