对 Pandas 中已分组的数据使用 groupby
我想使用 Pandas 在 Python 中实现以下结果。
我在 groupby 和 sum 上尝试过em>id 和 Group 列使用以下内容：
df.groupby(['id','Group'])['Total'].sum()
我得到了前两列，但我不确定如何获取第三列（Overall_Total） 。
我该怎么做呢？
初始数据（分组前）
| id | 组 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | a | 2 |
| 1 | a | 2 |
| 1 | a | 1 |
| 1 | b | 1 |
| 1 | b | 1 |
| 1 | c | 1 |
| 2 | e | 2 |
| 2 | a | 4 |
| 2 | e | 1 |
| 2 | a | 5 |
| 3 | c | 1 |
| 3 | e | 4 |
| 3 | a | 3 |
| 3 | e | 4 |
| 3 | a | 2 |
| 3 | 小时 | 4 |
I would like to achieve the result below in Python using Pandas.
I tried groupby and sum on the id and Group columns using the below:
df.groupby(['id','Group'])['Total'].sum()
I got the first two columns, but I'm not sure how to get the third column (Overall_Total).
How can I do it?
Initial data (before grouping)
| id | Group | Time |
|---|---|---|
| 1 | a | 2 |
| 1 | a | 2 |
| 1 | a | 1 |
| 1 | b | 1 |
| 1 | b | 1 |
| 1 | c | 1 |
| 2 | e | 2 |
| 2 | a | 4 |
| 2 | e | 1 |
| 2 | a | 5 |
| 3 | c | 1 |
| 3 | e | 4 |
| 3 | a | 3 |
| 3 | e | 4 |
| 3 | a | 2 |
| 3 | h | 4 |
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评论（1）
假设 df 是您的初始数据框，请尝试以下操作：
Assuming
dfis your initial dataframe, please try this: