Python按每列分组汇总行数

Question

我遇到了一个问题：

我有一个包含许多行和列的表，如下所示（只是更多的行和列）：

比萨饼消费：

df=

+------------------------------------------------------+
|      Name        Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 |Day 5|
+------------------------------------------------------+
| Michelangelo   |  1    |   5   |   2   |  1    |   5 |
| Michelangelo   |  4    |   2   |   3   |  1    |   5 |
| Donatello      |  2    |   1   |   1   |  8    |   2 |
| Leonardo       |  3    |   2   |   4   |  2    |   1 |
| Michelangelo   |  3    |   1   |   2   |  1    |   5 |
| Raphael        |  2    |   2   |   3   |  1    |   3 |
| Michelangelo   |  4    |   3   |   1   |  1    |   5 |
+------------------------------------------------------+

我想得到一张表，上面有每只海龟每天的总数，如下所示：

df_总计=

+-------------------------------------------------------+
|      Name        Day 1 | Day 2 | Day 3 | Day 4 | Day 5|
+-------------------------------------------------------+
| Michelangelo   |  13   |   11  |   8   |  4    |   20 |
| Donatello      |  2    |   1   |   1   |  8    |   2  |
| Leonardo       |  3    |   2   |   4   |  2    |   1  |
| Raphael        |  2    |   2   |   3   |  1    |   3  |
+-------------------------------------------------------+

由于我不希望这些名称成为索引，我尝试了（除其他外）：

df_total = df.groupby(['Name'], axis = 0).sum().reset_index()

我得到了一个汇总行，选择中的每个字段在该行的每列中汇总成一个巨大的总和。那就是米开朗基罗每天56个比萨饼

谢谢你看

Answer 1

试试这个，df.groupby(['Name'], as_index=False).sum()

Answer 2

只需使用pd.DataFrame.groupby.sum而不使用参数axis=0（按行）：

df=df.groupby('Name',as_index=False).sum()

输出：

df
           Name  Day 1  Day 2  Day 3  Day 4  Day 5
0     Donatello      2      1      1      8      2
1      Leonardo      3      2      4      2      1
2  Michelangelo     12     11      8      4     20
3       Raphael      2      2      3      1      3

和IIUC，您可以使用pd.DataFrame.sum获得每行（axis=1）的总和：

df['total']=df.sum(axis=1)

输出：

df
           Name  Day 1  Day 2  Day 3  Day 4  Day 5  total
0     Donatello      2      1      1      8      2     14
1      Leonardo      3      2      4      2      1     12
2  Michelangelo     12     11      8      4     20     55
3       Raphael      2      2      3      1      3     11