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<p>我有数据,我想总结每一年和球员。数据如下所示</p> <pre><code>Out[28]: Year Player Tm Yds 0 1970 Larry Brown Arizona Cardinals 1125 1 1970 Ron Johnson Arizona Cardinals 1027 2 1970 MacArthur Lane Arizona Cardinals 977 3 1970 Floyd Little Arizona Cardinals 901 4 1970 Larry Csonka Arizona Cardinals 874 ... ... ... ... 1270 2020 Gus Edwards Arizona Cardinals 723 1271 2020 James Conner Arizona Cardinals 721 1272 2020 David Johnson Arizona Cardinals 691 1273 2020 Damien Harris Arizona Cardinals 691 1274 2020 Devin Singletary Arizona Cardinals 687 </code></pre> <p>因此,每年“玩家”的“Yds”都会变大,我计划每年绘制它们,看看谁的码数最多</p> <p>我在下面尝试过这个,但它只是给了我每个人的总数</p> <pre><code>df = pd.read_csv('D:RunningBackYards_3.csv', usecols=['Player', 'Tm', 'Year', 'Yds']) r = len(df) print(df.loc[1:r,['Yds']].sum()) counter = collections.Counter() for ii in df.Player: counter.update(ii) result = dict(counter) </code></pre> <p>非常感谢您的帮助,谢谢</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我想<code>groupby</code>在这里更合适。这应该可以做到:</p> <pre><code>sum_df = df \ .groupby(['Year', 'Player']) \ .agg({'Yds': 'sum'}) </code></pre>
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