按字符串与数值列分组DataFrame时sum函数返回异常结果求助

• 问题根源：你的Price列是字符串类型（object），不是数值类型（int/float），所以groupby后的sum()方法没有执行数值相加，而是把所有字符串内容拼接在了一起，就出现了48.5200.048.5200.0这种异常结果。

• 解决步骤：

  1. 先确认列类型：执行print(df_data['Price'].dtype)，结果应该是object，验证这个判断。
  2. 转换Price列为数值型，同时把无效值转成NaN：

     df_data['Price'] = pd.to_numeric(df_data['Price'], errors='coerce')
     

  3. 过滤掉Price为空（NaN）或等于0的行：

     df_data = df_data[df_data['Price'].notna() & (df_data['Price'] != 0)]
     

  4. 重新执行分组求和：

     total_spent_by_org = df_data.groupby('Organisation')['Price'].sum()
     

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mak575