在Pandas中按关键词分组对描述词频统计结果求和

• 第一步：构建关键词到分组的映射字典
  从你的关键词DataFrame（假设名为keyword_df）中，提取每个关键词对应的分组关系：

  group_mapping = keyword_df.set_index('keyword')['group'].to_dict()
  

• 第二步：按分组对计数列求和
  筛选出所有新增的关键词计数列，然后按分组映射对列维度进行分组求和：

  # 提取所有关键词列名
  keyword_columns = list(group_mapping.keys())
  # 按分组汇总求和
  grouped_total = new_df[keyword_columns].groupby(group_mapping, axis=1).sum()
  

• 第三步：合并汇总结果到原DataFrame
  移除原来的单个关键词列，把汇总后的分组列合并回去：

  new_df = pd.concat([new_df.drop(keyword_columns, axis=1), grouped_total], axis=1)
  

举个例子，如果keyword_df里gas、gases、gasoline对应的分组都是gas，那么上述代码会把这三列的数值逐行求和，生成一个新的gas列替代原来的三个单独列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kas