多列分组多聚合问题：分组后丢失分组列的解决咨询

当前DataFrame #

需求与预期结果 #

我需要按Product Nr和Product Name分组，对Sales Rev和Sales Qty做求和聚合，预期结果如下：

遇到的问题 #

我尝试了以下代码：

df.groupby(['Product Nr', 'Product Name']).agg({'Sales Rev': 'sum', 'Sales Qty':'sum' })

但结果仅返回聚合列，分组列丢失了。另外，Quinten提供的代码返回堆叠的DataFrame且缺少记录：

df.groupby('Product Nr', as_index=False).first()

解决办法 #

要保留分组列，只需在groupby中添加as_index=False参数，让分组列作为普通列保留，而非转为索引：

df.groupby(['Product Nr', 'Product Name'], as_index=False).agg({'Sales Rev': 'sum', 'Sales Qty':'sum'})

另外注意：你的Sales Rev列是带逗号的字符串格式，直接求和会导致字符串拼接而非数值计算，建议先做数据类型转换：

# 处理空值并转换Sales Rev为数值类型
df['Sales Rev'] = df['Sales Rev'].fillna(0).replace('', 0).str.replace(',', '.').astype(float)
# 处理Sales Qty列
df['Sales Qty'] = df['Sales Qty'].fillna(0).replace('', 0).astype(int)

# 执行分组聚合
result = df.groupby(['Product Nr', 'Product Name'], as_index=False).agg({'Sales Rev': 'sum', 'Sales Qty':'sum'})

# 可选：将Sales Rev转回带逗号的格式
result['Sales Rev'] = result['Sales Rev'].astype(str).str.replace('.', ',')

执行后就能得到你预期的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artemy Panin