Pandas实现行小计：合并status为0/1的行并保留status=2行

需求说明 #

原DataFrame如下：

host  status count
0   ast2  0      1
1   ast2  1      2
2   ast2  2      3
3   ast3  0      4
4   ast3  1      5
5   ast3  2      6
6   ast9  0      7
7   ast9  2      8

需要将每个host下status为0或1的行合并为status=0的行（count求和），同时保留status=2的行不变，得到目标结果。

实现代码 #

import pandas as pd

# 构造原DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'host': ['ast2', 'ast2', 'ast2', 'ast3', 'ast3', 'ast3', 'ast9', 'ast9'],
    'status': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 2],
    'count': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

# 1. 分离status=2的行，直接保留原数据
df_status2 = df[df['status'] == 2].copy()

# 2. 处理status为0/1的行：按host分组求和count，统一设置status为0
df_01 = df[df['status'].isin([0, 1])].groupby('host', as_index=False)['count'].sum()
df_01['status'] = 0

# 3. 合并两部分数据，按host和status排序后重置索引
result = pd.concat([df_01, df_status2]).sort_values(by=['host', 'status']).reset_index(drop=True)

print(result)

运行结果 #

host  status  count
0   ast2       0      3
1   ast2       2      3
2   ast3       0      9
3   ast3       2      6
4   ast9       0      7
5   ast9       2      8

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harp1814