在与另一列中的唯一值相对应的列中查找值的总和

有时候我们需要在 DataFrame 中查找与另一列中的唯一值相对应的列中的值的总和。在 Python 的 pandas 库中，我们可以使用 groupby 和 sum 函数来实现这个目的。

示例数据

假设我们有一个包含销售数据的 DataFrame，包含以下列：日期、地区、产品、销售数量、销售额。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
    'region': ['east', 'west', 'east', 'west', 'east', 'west'],
    'product': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],
    'quantity': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'revenue': [100, 200, 300, 400, 500, 600],
})

print(df)

输出：

         date region product  quantity  revenue
0  2021-01-01   east       A        10      100
1  2021-01-01   west       A        20      200
2  2021-01-02   east       B        30      300
3  2021-01-02   west       B        40      400
4  2021-01-03   east       A        50      500
5  2021-01-03   west       A        60      600

按地区汇总销售数量

假设我们需要按地区汇总销售数量，我们可以使用 groupby 函数来实现：

quantity_by_region = df.groupby('region')['quantity'].sum()

print(quantity_by_region)

输出：

region
east    90
west    120
Name: quantity, dtype: int64

这个结果告诉我们，东部地区的销售数量总和为 90，西部地区的销售数量总和为 120。

按地区和产品汇总销售数量

假设我们需要按地区和产品汇总销售数量，我们可以使用 groupby 函数并指定多个列来实现：

quantity_by_region_product = df.groupby(['region', 'product'])['quantity'].sum()

print(quantity_by_region_product)

输出：

region  product
east    A           60
        B           30
west    A           80
        B           40
Name: quantity, dtype: int64

这个结果告诉我们，东部地区的 A 产品销售数量总和为 60，B 产品销售数量总和为 30；西部地区的 A 产品销售数量总和为 80，B 产品销售数量总和为 40。

按地区和产品汇总销售额

假设我们需要按地区和产品汇总销售额，我们可以使用 groupby 函数并指定多个列，然后使用 sum 函数计算销售额总和：

revenue_by_region_product = df.groupby(['region', 'product'])['revenue'].sum()

print(revenue_by_region_product)

输出：

region  product
east    A           600
        B           300
west    A           800
        B           400
Name: revenue, dtype: int64

这个结果告诉我们，东部地区的 A 产品销售额总和为 600，B 产品销售额总和为 300；西部地区的 A 产品销售额总和为 800，B 产品销售额总和为 400。

总结

在 Python 的 pandas 库中，我们可以使用 groupby 和 sum 函数来实现在与另一列中的唯一值相对应的列中查找值的总和。我们只需要调用 groupby 函数并指定要分组的列，然后调用 sum 函数来计算总和即可。