pandas如何按指定字典分组DataFrame行、求和Numerator并保留Denominator

你的代码存在两处错误：

1. 指定了axis=1，即按列维度分组，无法实现按error_code映射值合并行的需求
2. 直接调用sum()会对Denominator列也做累加，不符合保留统一值的要求

实现代码1（更易理解） #

# 生成上层错误类型分组键
day1_xione['error_type'] = day1_xione['error_code'].map(map_values)
# 按分组键聚合，Numerator求和，Denominator取第一个统一值
grouped = day1_xione.groupby('error_type', as_index=False).agg(
    Numerator = ('Numerator', 'sum'),
    Denominator = ('Denominator', 'first')
).rename(columns={'error_type': 'error_code'})

实现代码2（基于你原有写法调整） #

grouped = day1_xione.set_index('error_code').groupby(by=map_values).agg(
    Numerator=('Numerator', 'sum'),
    Denominator=('Denominator', 'first')
).reset_index(names='error_code')

运行上述代码即可得到你预期的输出结果。

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