Pandas查询按唯一列值和aggreg选择元组

Question

我有两个专栏在熊猫df，我想操作。首先，我想从“score”列中删除非数字值，如“High”，并将其余值转换为int（所有数据都作为字符串输入）。下一步，我想根据唯一的“测量值”求和“得分”。我如何执行这两个功能？在

df是：

nationwide_measures = pd.read_sql_query("""select state,
          measure_id,
          measure_name,
          score
from timely_and_effective_care___hospital;""", conn)

我失败的尝试是：

^{pr2}$

Answer 1

您可以选择得分值为数字的所有全国性的度量值行，我希望它们是字符串格式，因此将它们转换为int，然后使用groupby根据measure_id汇总得分

nationwide_measures1 = nationwide_measures[nationwide_measures['score'].str.isalpha() != True]
nationwide_measures1['score'] = pd.to_numeric(nationwide_measures1['score'])
score_sum = nationwide_measures1.groupby('measure_id')['score'].sum()

希望这有帮助 更新：如果你想要sum，mean，min，max，std，你可以使用.agg即

^{pr2}$

Answer 2

删除带有非数字分数值的元组的答案是：

nationwide_measures1 = nationwide_measures[nationwide_measures['score'].astype(str).str.isdigit()]

我在这里找到的： Pandas select only numeric or integer field from dataframe