使用Python Pandas统计CSV中设备出现次数并按唯一设备聚合数据

解决方案 #

你可以直接使用pandas的groupby + agg方法一步完成按唯一设备的多指标聚合，无需提前新增转换列，实现代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('CSV PATH')
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])

# 按唯一设备聚合，同时计算总营收和总使用次数
machine_final_stats = df.groupby('Machine Name', as_index=False).agg(
    Total_Revenue = ('Total Revenue', 'sum'),
    Machine_Use_Count = ('Machine Name', 'count')
)
# 调整列名匹配你期望的输出格式
machine_final_stats.columns = ['Machine Name', 'Total Revenue', 'Machine Use Count']

# 输出结果
print(machine_final_stats)

如果你已经提前在原DataFrame里新增了Machine Use Count列，也可以用以下方式聚合：

machine_final_stats = df.groupby('Machine Name', as_index=False).agg(
    Total_Revenue = ('Total Revenue', 'sum'),
    Machine_Use_Count = ('Machine Use Count', 'first')
)
machine_final_stats.columns = ['Machine Name', 'Total Revenue', 'Machine Use Count']
print(machine_final_stats)

参数说明：

• as_index=False 可以保证聚合后Machine Name是普通数据列，而非行索引，符合你需要的输出结构
• agg方法支持同时对不同列指定不同的聚合规则，满足多指标统计需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kozer H