如何按parent分组求和value列并生成新DataFrame？

可以通过以下两种简洁方式实现需求：

方法一：先分组求和再调整结构 #

# 按parent分组对value求和，转换为DataFrame并重置索引
result_df = df.groupby('parent')['value'].sum().reset_index()
# 调整列顺序匹配目标格式
result_df = result_df[['value', 'parent']]

方法二：先筛选列再分组求和 #

# 先保留需要的列，排除length
selected_df = df[['parent', 'value']]
# 分组求和并重置索引
result_df = selected_df.groupby('parent').sum().reset_index()
# 调整列顺序
result_df = result_df[['value', 'parent']]

代码说明： #

• groupby('parent')：按照parent列的唯一值进行分组
• sum()：对每个分组内的value列计算总和
• reset_index()：将原本作为索引的parent列转为普通数据列，避免索引混乱
• 最后调整列顺序['value', 'parent']，让结果列排列与目标格式一致

执行后得到的结果DataFrame如下：

value parent
0     23      X
1     32      Y
2     11      Z

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JJbox