在 pandas 的数据框中创建一个组

我有一个清单，例如

groups = [['Group1', 'A', 'B'], ['Group2', 'C', 'D']]

和一个数据框，例如

A 100
B 200
C 300
D 400

我想将上面列表中的一组总和变为：

Group 1 300
Group 2 700

我如何使用 python pandas 来做到这一点？ 不用说我是熊猫的新手。谢谢。

你需要创建dict by lists进而groupby http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html并聚合sum:

df = pd.DataFrame({'a': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'b': [100, 200, 300, 400]})
print (df)
   a    b
0  A  100
1  B  200
2  C  300
3  D  400

groups = [['Group1', 'A', 'B'], ['Group2', 'C', 'D']]

#http://stackoverflow.com/q/43227103/2901002
d = {k:row[0] for row in groups for k in row[1:]}
print (d)
{'B': 'Group1', 'C': 'Group2', 'D': 'Group2', 'A': 'Group1'}

print (df.set_index('a').groupby(d).sum())
          b
Group1  300
Group2  700

是否可以稍微修改一下解决方案 - 如果只有列b聚合为sum. Last reset_index http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reset_index.html用于将索引转换为列。

df1 = df.set_index('a').groupby(pd.Series(d, name='a'))['b'].sum().reset_index()
print (df1)
        a    b
0  Group1  300
1  Group2  700

df2 = df.groupby(df['a'].map(d))['b'].sum().reset_index()
print (df2)
        a    b
0  Group1  300
1  Group2  700