python – 按Sum分组为新列名

概述我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为 python汇总与这些ID相关联的$值： df = df.groupby([' Id'], as_index=False, sort=False)[["Amount"]].sum(); 但它没有重命名列.因此,我尝试这样做： `df = df.groupby([' Id'], as_index=False, sort=False)`[["Amount" 我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为 python汇总与这些ID相关联的$值：

df = df.groupby([' ID'],as_index=False,sort=False)[["Amount"]].sum();

但它没有重命名列.因此,我尝试这样做：

`df = df.groupby([' ID'],sort=False)`[["Amount"]].sum();.reset_index(name ='Total Amount')

但它给了我错误,TypeError：reset_index()得到了一个意外的关键字参数’name’

所以我最后在这篇文章后尝试这样做：Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()

df = df.groupby(['ID'])[["Amount"]].transform('sum');

但它仍然没有奏效.

我究竟做错了什么？

解决方法 我认为您需要删除参数as_index = False并使用 Series.reset_index,因为此参数返回df,然后 DataFrame.reset_index参数名称失败：

df = df.groupby('ID',sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')

或者首先重命名列：

d = {'Amount':'Total Amount'}df = df.rename(columns=d).groupby('ID',sort=False,as_index=False)["Total Amount"].sum()

样品：

df = pd.DataFrame({'ID':[1,2,2],'Amount':[10,30,50]})print (df)   Amount  ID0      10   11      30   22      50   2df1 = df.groupby('ID',sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')print (df1)   ID  Total Amount0   1            101   2            80d = {'Amount':'Total Amount'}df1 = df.rename(columns=d).groupby('ID',as_index=False)["Total Amount"].sum()print (df1)   ID  Total Amount0   1            101   2            80

但是如果需要在原始df中使用sum的新列使用transform并将输出分配给新列：

df['Total Amount'] = df.groupby('ID',sort=False)["Amount"].transform('sum')print (df)   Amount  ID  Total Amount0      10   1            101      30   2            802      50   2            80

总结

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