如何在Pandas中无需逐一列名实现分组并批量求和多列

方法1：让pandas自动处理（最简便） #

pandas的sum()方法会自动跳过非数值类型的列（比如你的Month列是字符串），直接对所有数值列求和，无需手动指定列名：

sum_df = df.groupby('Year').sum()

方法2：明确选择数值列（更严谨） #

如果担心数据中有其他非数值列干扰，可以先筛选出所有数值类型的列再求和：

# 筛选int/float类型的列
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
sum_df = df.groupby('Year')[numeric_columns].sum()

方法3：修正你原来的代码 #

你之前的错误是sum()方法不接受列名列表作为参数，正确写法是先指定列再调用sum()：

# 取第2列及以后的所有列（不用写死100，适配任意列数）
headers = list(df.iloc[:, 2:].columns)
sum_df = df.groupby('Year')[headers].sum()

以上三种方法都能得到你期望的结果：

a    b   c    d    e
Year                          
2012  174.0  69.0  68.0  126.0  91.0
2013   99.0  121.0 86.0  150.0 107.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bobby Heyer