Python中如何使用groupby()对两列数据进行分组统计

问题原因 #

你现有代码的计算逻辑是正确的，已经完成了按Month、Order ID两个字段分组后对Cost列求和的计算，和预期结果的数值一致。默认配置下groupby会把分组键作为返回结果的多级索引，返回的是Series类型对象，才会和你预期的列化表格结构不一致。

修复方案 #

你可以通过以下两种任意一种方式得到预期的表格格式结果：

1. 分组时添加as_index=False参数，让分组键保留为普通列，直接返回DataFrame

sales_data.groupby(['Month', 'Order ID'], as_index=False)['Cost'].sum()

2. 对现有计算结果调用reset_index()方法，将多级索引转为普通列

sales_data.groupby(['Month', 'Order ID'])['Cost'].sum().reset_index()

如果你需要同时对多个数值列做聚合计算，只需要把选中的列替换为列表即可，示例：

# 同时对Cost、Profit两列分别求和
sales_data.groupby(['Month', 'Order ID'], as_index=False)[['Cost', 'Profit']].sum()

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