如何按Account与年份分组求和Pandas DataFrame并保留年末日期

我有一个名为df的Pandas DataFrame，结构如下：

其中a、b、c、d、e、f、g、h为数值。需要按Account列分组，对同一年份的Value列求和，同时结果中Date列取该分组对应年份的最后一个周期日期，最终得到如下结果：

我尝试了以下代码，但结果不符合需求：

test_df = pd.DataFrame(df.groupby('Date').sum().reset_index())

实现代码 #

import pandas as pd

# 转换Date列为日期类型，方便处理年份和排序
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')

# 提取年份作为分组辅助列
df['Year'] = df['Date'].dt.year

# 分组聚合：按Account和Year分组，指定各列的聚合规则
result_df = df.groupby(['Account', 'Year'], as_index=False).agg(
    Type=('Type', 'first'),
    Date=('Date', 'last'),
    Per=('Per', 'first'),
    Value=('Value', 'sum')
)

# 将Date列转回原格式（dd/mm/yyyy）
result_df['Date'] = result_df['Date'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

# 删除临时的Year列
result_df = result_df.drop('Year', axis=1)

print(result_df)

代码说明 #

1. 日期类型转换：把Date列转为日期类型，避免字符串排序的误差，同时能准确提取年份和判断每组的最后日期。
2. 分组逻辑：按Account+Year分组，确保同一账号同一年的数据被聚合。
3. 聚合规则：
   • Type和Per：同一账号下值固定，用first或last提取均可；
   • Date：用last获取该年份最后一个周期的日期；
   • Value：用sum完成数值求和。
4. 格式还原：把Date列转回原字符串格式，删除临时的Year列，得到符合需求的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Valeria Arango