在使用groupby.sum时保留其他列的方法是使用agg函数,并在其中指定每个列的聚合方式。具体步骤如下:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby.sum同时保留其他列
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'}).reset_index()
print(result)
输出结果如下:
A B C D
0 bar one 2 40.0
1 bar two 4 40.0
2 foo one 9 50.0
3 foo two 10 70.0
在这个示例中,我们按照列'A'和列'B'进行分组,并对列'C'进行求和,对列'D'进行平均值计算。最后的结果中保留了原始数据的索引,并且保留了列'A'和列'B'的值。
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