合并panda数据帧中的行并求和

Question

假设我有一个如下的数据帧：

名称	日期
第一次	某个日期
第一个	某个日期
FIRST	某个日期
第一次	某个日期

try:

df.groupby(df.Name.str.lower()).count()

输出：

Name  Date
Name             
first     4     4

之后，您可以像['Date']一样选择所需的列。

在这种情况下：

df.groupby(df.Name.str.lower()).count()['Date']

输出：

Name
first    4
Name: Date, dtype: int64

除了@99_m4n的答案外，只发布了完整的代码：

import pandas as pd

datadict = {'FIRST': 'some data', 'first': 'some data', 'First': 'some data', 'FirsT': 'some data'}
df = (
pd.DataFrame({'Name': list(datadict.keys()), 'Date': list(datadict.values())})
.assign(Name=lambda x: x["Name"].str.lower())
.groupby(['Name']).agg({'Date':'count'}))
df

len(df[df['Name'].str.lower() == 'first'])

尝试一下，它会将列值与特定字符串小写进行比较，并让您知道最终长度。