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pandas - groupby 基于一列并获取另一列中的总和值

问题描述

我有一个这样的数据框

mode    travel time 
transit_walk    284.0   
transit_walk    284.0   
pt              270.0   
transit_walk    346.0   
walk            455.0

我想按“模式”分组并获得所有旅行时间的总和。所以我想要的结果看起来像：

mode           total travel time
transit_ walk   1200000000
pt               30000000
walk             88888888

我已经编写了代码，例如

df.groupby('mode')['travel time'].sum()

但是，我的结果如下：

mode
pt              270.01488.01518.01788.01300.01589.01021.01684....
transit_walk    284.0284.0346.0142.0142.01882.0154.0154.0336.0...
walk            455.018.0281.0554.0256.0256.0244.0244.0244.045...
Name: travel time, dtype: object

这只是将所有时间并排放置，并没有总结它们。

标签： pandasdataframegroup-bysum

解决方案

column 中有字符串travel time，所以尝试使用Series.astype：

df['travel time'] = df['travel time'].astype(float)

如果由于某些非数值而失败，请使用to_numericwith errors='coerce'：

df['travel time'] = pd.to_numeric(df['travel time'], errors='coerce')

最后一个聚合：

df1 = df.groupby('mode', as_index=False)['travel time'].sum()

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