我有一个DataFrame，如下所示：
shop | item_price | item_sold
A | 123 | 1
B | 921 | 2
A | 28 | 4
...
我想找到每个商店的总收入。在SQL中，它看起来像这样：
SELECT shop, SUM((item_price * item_sold)) as revenue
FROM table
GROUP BY shop
我想在Python中使用Pandas做到这一点。我试过了：
revenue_by_shop = table.groupby("shop")[table["item_price"] * table["item_sold"]].sum()
但这似乎不是正确的答案。
您可以将多个值Series传递给groupby Series并传递给groupby Series table["shop"]：
df = ((table["item_price"] * table["item_sold"])
.groupby(table["shop"])
.sum()
.reset_index(name='revenue'))
或创建新列，DataFrame.assign并将列名传递shop给groupby：
df = (table.assign(revenue = table["item_price"] * table["item_sold"])
.groupby("shop", as_index=False)['revenue']
.sum())
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