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我有一个表,它有以下类型的数据:
如果您想在原始数据框中添加新列,请使用transform
df1['combinedValue'] = df1.groupby(['id','approach','start_time'], as_index=False)['value'].transform("sum")
>>> df1
id start_time approach movement value combinedValue
0 1 11/12/2020 12:00:00 AM Southbound Right 2 9
1 2 11/12/2020 12:00:00 AM Northbound Right 2 16
2 3 11/12/2020 12:00:00 AM Eastbound Right 3 19
3 1 11/12/2020 12:00:00 AM Southbound Thru 3 9
4 2 11/12/2020 12:00:00 AM Northbound Thru 6 16
5 3 11/12/2020 12:00:00 AM Eastbound Thru 7 19
6 1 11/12/2020 12:00:00 AM Southbound Left 4 9
7 2 11/12/2020 12:00:00 AM Northbound Left 8 16
8 3 11/12/2020 12:00:00 AM Eastbound Left 9 19
使用sum
而不使用transform
,为['id','approach','start_time']
的每个唯一组合提供一行。
df2 = df1.groupby(['id','approach','start_time'], as_index=False)['value'].sum()
>>> df2
id approach start_time value
0 1 Southbound 11/12/2020 12:00:00 AM 9
1 2 Northbound 11/12/2020 12:00:00 AM 16
2 3 Eastbound 11/12/2020 12:00:00 AM 19
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