熊猫按分组依据求和,但排除某些列

用户308827:

在Pandas数据框上进行分组的最佳方法是什么,但要从该分组中排除一些列呢?例如我有以下数据框:

Code   Country      Item_Code   Item    Ele_Code    Unit    Y1961    Y1962   Y1963
2      Afghanistan  15          Wheat   5312        Ha      10       20      30
2      Afghanistan  25          Maize   5312        Ha      10       20      30
4      Angola       15          Wheat   7312        Ha      30       40      50
4      Angola       25          Maize   7312        Ha      30       40      50

我想对“国家”和“项目代码”列进行分组,并且仅计算Y1961,Y1962和Y1963列下的行总和。结果数据框应如下所示:

Code   Country      Item_Code   Item    Ele_Code    Unit    Y1961    Y1962   Y1963
2      Afghanistan  15          C3      5312        Ha      20       40       60
4      Angola       25          C4      7312        Ha      60       80      100

现在我正在这样做:

df.groupby('Country').sum()

但是,这也会将Item_Code列中的值相加。有什么方法可以指定要包括在sum()操作中的列和要排除的列?

安迪·海登(Andy Hayden):

您可以选择分组依据的列:

In [11]: df.groupby(['Country', 'Item_Code'])[["Y1961", "Y1962", "Y1963"]].sum()
Out[11]:
                       Y1961  Y1962  Y1963
Country     Item_Code
Afghanistan 15            10     20     30
            25            10     20     30
Angola      15            30     40     50
            25            30     40     50

请注意,传递的列表必须是列的子集,否则您将看到KeyError。

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