使用python将另一列的列和总和内容分组

概述我有一个数据框merged_df_energy： +------------------------+------------------------+------------------------+--------------+| ACT_TIME_AERATEUR_1_F1 | ACT_TIME_AERATEUR_1_F3 | ACT_TIME_AERATEUR_1_F5 | class_ 我有一个数据框merged_df_energy：

+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+| ACT_TIME_AERATEUR_1_F1 | ACT_TIME_AERATEUR_1_F3 | ACT_TIME_AERATEUR_1_F5 | class_energy |+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+| 63.333333              | 63.333333              | 63.333333              | low          || 0                      | 0                      | 0                      | high         || 45.67                  | 0                      | 55.94                  | high         || 0                      | 0                      | 23.99                  | low          || 0                      | 20                     | 23.99                  | medium       |+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+

我想为每个ACT_TIME_AERATEUR_1_Fx(ACT_TIME_AERATEUR_1_F1,ACT_TIME_AERATEUR_1_F3和ACT_TIME_AERATEUR_1_F5)创建一个包含以下列的数据帧：class_energy和sum_time

例如,对应于ACT_TIME_AERATEUR_1_F1的数据框：

+-----------------+-----------+|  class_energy   | sum_time  |+-----------------+-----------+| low             | 63.333333 || medium          | 0         || high            | 45.67     |+-----------------+-----------+

我要做的事情我应该像这样使用组：

data.groupby(by=['class_energy'])['sum_time'].sum()

有什么好主意帮我吗？

解决方法 您可以将所有列添加到[]以进行聚合：

print (df.groupby(by=['class_energy'])['ACT_TIME_AERATEUR_1_F1','ACT_TIME_AERATEUR_1_F3','ACT_TIME_AERATEUR_1_F5'].sum())              ACT_TIME_AERATEUR_1_F1  ACT_TIME_AERATEUR_1_F3  \class_energy                                                   high                       45.670000                0.000000   low                        63.333333               63.333333   medium                      0.000000               20.000000                 ACT_TIME_AERATEUR_1_F5  class_energy                          high                       55.940000  low                        87.323333  medium                     23.990000

你也可以使用参数as_index = False：

print (df.groupby(by=['class_energy'],as_index=False)['ACT_TIME_AERATEUR_1_F1','ACT_TIME_AERATEUR_1_F5'].sum())  class_energy  ACT_TIME_AERATEUR_1_F1  ACT_TIME_AERATEUR_1_F3  
print (df.groupby(by=['class_energy'],as_index=False)[df.columns[:3]].sum())  class_energy  ACT_TIME_AERATEUR_1_F1  ACT_TIME_AERATEUR_1_F3  
print (df.groupby(by=['class_energy'],as_index=False)[df.columns[:-1]].sum())  class_energy  ACT_TIME_AERATEUR_1_F1  ACT_TIME_AERATEUR_1_F3           high               45.670000                0.000000   1          low               63.333333               63.333333   2       medium                0.000000               20.000000      ACT_TIME_AERATEUR_1_F5  0               55.940000  1               87.323333  2               23.990000
         high               45.670000                0.000000   1          low               63.333333               63.333333   2       medium                0.000000               20.000000      ACT_TIME_AERATEUR_1_F5  0               55.940000  1               87.323333  2               23.990000
         high               45.670000                0.000000   1          low               63.333333               63.333333   2       medium                0.000000               20.000000      ACT_TIME_AERATEUR_1_F5  0               55.940000  1               87.323333  2               23.990000

如果只需要汇总前3列：

…或没有最后的所有列：

总结

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