行のグループ化と列集計ルールの定義

Question

異なるタイプの複数の行をpandasに統合することを検討しています。私は.groupby()パラメータを持っています：['ID']。列['A']は、['ID']でグループ化した場合に値を繰り返したり、各行のデータが異なります。列['B']は、単に.sum()を介して集計する必要があります。新しいデータフレームに

1に最適な方法は何

input_df 

ID  A  B 
140-1 Apple  3.2 
140-1 Pear  5.0 
143-2 Plum  1.2 
143-2 Plum  2.0 

）基['ID']によって、['A'] 2）表示値グルーピング後に繰り返されていない場合、['A']の最初の値をグループ化した後に繰り返した場合、3）合計カラム['B'] ？

output_df 

ID  A  B 
140-1 Apple  8.2 
143-2 Plum  3.2 

Answer 1

あなたはそれが他のデータフレーム上で動作するのと同じよう

df.groupby('ID').agg({'A': lambda x: x.unique()[0], 'B': 'sum'}).reset_index() 

    ID  A  B 
0 140-1 Apple 8.2 
1 143-2 Plum 3.2 

Answer 2

試してみてください。

input_df.groupby('ID').apply(lambda f: pd.DataFrame({'A': f.A.head(1), 'B': f.B.sum()})).reset_index(level=0) 


#  ID  A B 
# 0 140-1 Apple 8.2 
# 2 143-2 Plum 3.2