将求和列作为行附加到dataframe，over for循环

Question

我有一个数据帧：

TripID, x, y
adasd,  2, 3
adasd,  3, 2
adasd,  -1, 3
fgrgr,  4, 1
ect...

还有我所有的tripid列表。目前，我正在尝试创建一个For循环，在其中为每个TripID创建一个临时数据帧，对其执行计算，然后将输出附加到一个新的数据帧。temp数据帧示例如下：

TripID,  x,  y,  z,   a
adasd,   2,  3,  3,   1.019460
adasd,   3,  2, -1,   1.319678
adasd,  -1,  3,  N/A, N/A

我想在输出数据帧中添加以下行：

adasd, 2.339138

我的代码是：

for ID in tripList:
    temp = df.loc[df['TripID'] == ID]
    temp['z'] = temp['x'].shift(periods=-1)
    temp['a'] = np.vectorize(myfunction)(temp['x'],temp['y'],temp['z'])
    temp2 = temp.groupby('TripID')['a'].sum()
    temp2 = temp2.reset_index()
    output = pd.concat([output,temp2])

我想要的输出是一个有两列的数据帧，一列用于tripID，另一列用于我的'a'值。我不想它有任何重复的身份证。然而，我不能concate我的temp2变量，因为它转换成一个系列，而不是一个数据帧

如果你需要澄清，请告诉我

Answer 1

而不是我以前使用groupby的版本：

temp2 = temp.groupby('TripID')['a'].sum()
temp2 = temp2.reset_index()
output = pd.concat([output,temp2])

我用以下代码创建了一个新的数据帧：

Suma = temp['a'].sum()
trpId = temp['TripID'].iloc[0]
temp2 = pd.DataFrame([[trpId,Suma]],columns=['TripID','a'])
output = pd.concat([output,temp2])