如何使用数据帧中其他列的条件语句对列中的值求和？

Question

我有一个数据帧，有5列和25552行。数据帧结构如下：

mydf.head(4)

station       date         Lat    Lon       prcp
USC00397992   1998-10-01   44.26  -99.44    0.5
USC00397993   1998-10-01   44.01  -100.35   1.2
USC00397994   1998-10-01   45.65  -97.12    1.1
USC00397995   1998-10-01   43.90  -99.52    0.7

在station列中有许多不同的台站，date列的日期范围为1998-10-01至1999-06-30。而且，每个不同的台站都有不同的纬度和经度。prcp列是各日期降水量的记录。现在我想为1999-05-01到1999-05-07的每个station日期范围找到prcp值的总和

station       Lat      Lon     sum_from_May1_to_May7
 USC00397992  44.26  -99.44       2.5 (for instance)
  .             .       .           .
  .             .       .           .

  .  

Answer 1

首先过滤数据帧

df2 = df.loc[(df.date >= '1999-05-01') & (df.date <= '1999-05-07)]

然后直截了当地说

df2.groupby('station').prcp.sum()

如果不想将不同的Lat和Lon组合在一起，那么

df2.groupby(['station', 'Lat', 'Lon']).prcp.sum()

Answer 2

如果您不想对lat long进行分组：

df[(df['date']>pd.Timestamp(1995,5,1)) & (df['date']<pd.Timestamp(1995,5,7))]\
     .groupby('station').agg({'prcp':'sum', 'Lat' :'first', 'Lon' :'first'})