pandas.DataFrame.groupby 省略列

我们需要numeric列能够对它们进行计算，在这种情况下sum：

#Example dataframe
df = pd.DataFrame({'date':['2019-01-04', '2019-01-04', '2019-01-03', '2018-12-22', '2018-08-31'],
                   'replies_count':['46', '143', '64', '154', '50'],
                   'polarity':[10, 20, 30, 40, 50]})

print(df)
         date replies_count  polarity
0  2019-01-04            46        10
1  2019-01-04           143        20
2  2019-01-03            64        30
3  2018-12-22           154        40
4  2018-08-31            50        50

检查列的类型

print(df.dtypes)

date             object
replies_count    object
polarity          int64
dtype: object

应用groupby与sum

print(df.groupby('date').sum())

            polarity
date                
2018-08-31        50
2018-12-22        40
2019-01-03        30
2019-01-04        30

现在将replies_count列的类型更改为int并执行相同groupby的操作sum

df['replies_count'] = df['replies_count'].astype(int)

print(df.groupby('date').sum())
            replies_count  polarity
date                               
2018-08-31             50        50
2018-12-22            154        40
2019-01-03             64        30
2019-01-04            189        30

正如我们所见，该列现在已包含在内。