如何对Pandas DataFrame分组后的vals列值进行求和？

直接用Pandas的groupby()方法先按grps列分组，再对vals列调用sum()就能实现需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 你的DataFrame
df = pd.DataFrame({'grps': list('aaabbcaabcccbbc'), 
                   'vals': [12,345,-3,1,45,14,4,52,54,23,235,-21,57,-3,87]})

# 分组求和
grouped_sum = df.groupby('grps')['vals'].sum()
print(grouped_sum)

运行后会得到每组的求和结果：

grps
a    464
b    182
c    362
Name: vals, dtype: int64

代码说明 #

• df.groupby('grps')：将DataFrame按照grps列的不同值（a、b、c）分组，把相同字母对应的所有行归为一组。
• ['vals']：指定只对分组后的vals列进行计算。
• .sum()：对每组的vals列数值求和。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gallagouch