简化pandas groupby().agg()的代码

Question

我有一个数据帧，我正试图根据它进行分组，并获取多列的总和，为此我有以下代码：

df=df.groupby(['year','month']).agg({'A':['sum'],'B':['sum'],'C':['sum'],'D':['sum']})

有没有一种方法可以更改agg((中的参数来遍历列表？我正在尝试这样的东西，但显然不起作用。

col=['A','B','C','D']
df=df.groupby(['year','month']).agg({c for c in col})

非常感谢！

Answer 1

你非常接近。请注意，您正在向agg()传递一个集合，而不是一个字典。字典有一对key: value，而你只有一个value。

df=df.groupby(['year','month']).agg({c: ['sum'] for c in df.columns})

因为：

{c: ['sum'] for c in df.columns}
>>> {'A':['sum'],'B':['sum'],'C':['sum'],'D':['sum']}

与你写的相反：

{c for c in df.columns}  # you iterated over cols, probably forgot cols=df.columns before. Changed it to df.columns here
>>> {'A', 'B', 'C', 'D'}

编辑：我还假设您对所有列的求和不感兴趣，只对"A"到"D"感兴趣。如果这实际上是你的意图，就像在你的问题下的其他评论中所说的那样，你可以这样做：

df.groupby(['year','month']).sum()

或

df.groupby(['year','month']).agg('sum')