如何使用 Pandas 对两列进行分组并计算行的总和？

Question

我有一个 pandas 数据框，df例如：Name  Hour Activity    A   4   TT    A   3   TT    A   5   UU    B   1   TT    C   1   TT    D   1   TT    D   2   TT    D   3   UU    D   4   UU下一步是如果行具有相同的列Name和值，则获取总和Activity。例如，对于这种情况Name: A和Activity: TT将给出总和7结果如下所示    TT  UUA   7   5B   1   0C   1   0D   3   7是否可以使用 pandas groupby 来做这样的事情？

Answer 1

尝试groupby.sum并unstack

df_final = df.groupby(['Name', 'Activity']).Hour.sum().unstack(fill_value=0)

Out[177]:

Activity  TT  UU

Name

A          7   5

B          1   0

C          1   0

D          3   7

Answer 2

Apivot_table也可以在这里工作：

df = pd.pivot_table(df, index='Name', columns='Activity', values='Hour', aggfunc='sum', fill_value=0)

df

Out[1]: 

Activity  TT  UU

Name            

A          7   5

B          1   0

C          1   0

D          3   7

从那里，您可以进行一些进一步的清理以达到：

df.columns = [''.join(col) for col in df.columns]

df = df.reset_index()

df

Out[2]: 

  Name  TT  UU

0    A   7   5

1    B   1   0

2    C   1   0

3    D   3   7