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有没有办法在使用groupby.sum的同时保留其他列?

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:

  1. 首先,使用groupby函数按照需要保留的列进行分组。
  2. 然后,使用agg函数对每个分组进行聚合操作。
  3. 在agg函数中,使用字典的形式指定每个列的聚合方式。对于需要保留的列,可以使用"first"或"last"来选择第一个或最后一个值,也可以使用"mean"、"max"、"min"等聚合函数进行计算。
  4. 最后,使用reset_index函数将分组后的结果重新设置索引,以便保留原始数据的索引。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
     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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