Pandas按列后缀分组求和：汇总c1列x/y对应c2值

原始数据 #

先定义目标DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1':['Ax','Bx','Ay','By'], 'c2':[1,2,3,4]})

输出结果：

c1  c2
0  Ax  1
1  Bx  2
2  Ay  3
3  By  4

解决方案 #

提供两种实用实现方式：

方法一：按结尾字符分组（通用型）

提取c1列最后一个字符作为分组键，求和后调整格式：

# 按c1最后一个字符分组，对c2求和
grouped_sum = df.groupby(df['c1'].str[-1])['c2'].sum()
# 重命名索引为Cx/Cy，转换为目标格式的DataFrame
result = grouped_sum.rename(lambda idx: f'C{idx}').reset_index(name='c2').rename(columns={'index': 'c1'})
print(result)

方法二：直接筛选求和（针对性）

如果仅需处理x和y两种结尾，可直接筛选对应行后求和：

# 分别计算x结尾和y结尾的c2总和
cx_total = df[df['c1'].str.endswith('x')]['c2'].sum()
cy_total = df[df['c1'].str.endswith('y')]['c2'].sum()
# 构建结果DataFrame
result = pd.DataFrame({'c1': ['Cx', 'Cy'], 'c2': [cx_total, cy_total]})
print(result)

两种方法最终都会输出期望结果：

c1  c2
0  Cx  3
1  Cy  7

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HappyPy