获取一个输出并将其作为一个新列合并回另一个数据帧

Question

我有两个数据帧，df1和df2，它们是从同一个数据集构建的，涉及一些患者信息

df1包含关于患者在同一类型的各种静脉输液中使用多长时间的信息，因此同一患者可能有多行，其中每行构成不同的静脉输液

在df2中，每一行都是一个不同的患者，列显示了患者接受某种类型静脉注射的总天数

我们关注的列是“FIN”和“行日”。“FIN”唯一标识患者，“行日”记录特定静脉注射的天数

在df1中，我按“FIN”将行分组，然后对每个不同的“FIN”的“Line Days”列求和。现在，我想获取这个groupby.agg（）的输出，并通过匹配“FIN”将其作为新列添加到df2中

def sum_col(df, col1, col2):
    tot_line = df.groupby(col1)[col2].agg('sum')
    return tot_line

CVL_totals = sum_col(CVL_data, 'FIN', '# Line days')

输出如下：（注意：未显示实际翅片）

FIN
000000000    12
111111111    3
222222222    32
333333333    7

现在，我想将它合并到'FIN'上的df2，但我不能这样做，因为输出不是数据帧

Answer 1

cvl_totals应该是一个系列对象，您可以使用^{} method将其转换为数据帧，然后将其合并到df2

但是，您似乎正在对一列执行groupby操作，因此如果您希望跨行扩展值（即，具有一个FIN的所有列都将具有相同的cvl_total），那么您可以按照此处所述执行：Conditionally fill column values based on another columns value in pandas