如何在Pandas中合并同城市行并累加driver_count字段值？

嘿，这个场景太常见了，咱们用pandas的分组聚合功能就能完美解决！

你的需求核心是按city分组，对重复行的driver_count求和，同时保留type字段（因为两行的type一致），具体实现代码如下：

# 执行分组聚合操作
merged_city_data = cityData_df.groupby('city').agg(
    driver_count=('driver_count', 'sum'),  # 对driver_count求和
    type=('type', 'first')                # 取type的第一个值（两行值相同，取last也可以）
).reset_index()  # 将city从索引重新转为普通列

代码细节解释： #

• groupby('city')：把数据按city字段分组，相同城市的行会被自动归为一组
• agg()：自定义每个字段的聚合规则：
  • 对driver_count用sum函数求和，刚好把15和3累加得到18
  • 对type用first取第一个值（因为你的两行type都是Suburban，用last结果也完全一致）
• reset_index()：默认分组后city会变成数据框的索引，用这个方法把它变回普通列，最终结构和原数据框保持一致

执行完这段代码后，merged_city_data里的Port James就只有一条记录，driver_count为18，type也保留了Suburban，完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike Hager