1つの列がすべて同じである1つのpandas DataFrameで観測をマージするにはどうすればよいですか？

Question

だから私は5列と100000行のようなこのパンダのDataFrameを持っています。 V1、V2、V3およびV5の値が正確に同じである場合

V1  V2   V3   V4 V5 
0 2014 Alfa Romeo 159   1 157 
1 2014 Alfa Romeo GIULIETTA 1 119 
2 2014 Alfa Romeo GIULIETTA 3 119 

私は何をしたいことは、列V4の値を合計することである：ここでは例です。

V1  V2   V3   V4 V5 
0 2014 Alfa Romeo 159   1 157 
1 2014 Alfa Romeo GIULIETTA 4 119 

は、最初に私はGROUPBYは、仕事をするだろうと思ったが、私は

df.groupby(['V1', V2','V3', 'V5' ]).sum() 

をしたとき、私はV3は、例えば、私は色の異なる10種類を持っている必要があり、カラム内の情報の一部を失いました今は3つしかありません。 それを解決するには？

Answer 1

私はあなたが 'V1'、 'V2'、 'V3'または 'V5'列に欠けているデータを扱っていると思われ、このデータはgroupbyのものから省略されています。

df.fillna("Missing").groupby(['V1','V2','V3','V5']).V4.sum() 

例：

印刷 'ブラック' を紛失（DF）

 V1   V2   V3 V4 V5 
0 2014.0 Alfa Romeo  159 1 157 
1 2014.0 Alfa Romeo GIULIETTA 1 119 
2 2014.0 Alfa Romeo GIULIETTA 3 119 
3  NaN Alfa Romeo  Black 4 119 

df.groupby(['V1','V2','V3','V5']).V4.sum() 

：

V1  V2   V3   V5 
2014.0 Alfa Romeo 159  157 1 
        GIULIETTA 119 4 
Name: V4, dtype: int64 

この SO Post

回避策を参照してくださいfillna（）を使用することです

fillnの使用a（）：

df.fillna("Missing").groupby(['V1','V2','V3','V5']).V4.sum() 

V1  V2   V3   V5 
2014.0 Alfa Romeo 159  157 1 
        GIULIETTA 119 4 
Missing Alfa Romeo Black  119 4 
Name: V4, dtype: int64