概述

+------------------------+------------------------+------------------------+--------------+
| 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？

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  \
0         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：

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  \
0         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

…或没有最后的所有列：

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  \
0         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

总结

以上是编程之家为你收集整理的使用python将另一列的列和总和内容分组全部内容，希望文章能够帮你解决使用python将另一列的列和总和内容分组所遇到的程序开发问题。

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