pandas groupby sum

 

예제

import pandas as pd

data = {'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'],
        'C1': ['10', '20', '30', 'nan', '50'],
        'C2': ['1', '2', '3', '4', '5']}
df = pd.DataFrame(data)
#결측값확인
print(df.isnull().any())
# Output:
# A     True
# B     True
# C     True
# dtype: bool

# NaN 값 제거
df['C1'] = df['C1'].fillna('0')
df['C2'] = df['C2'].fillna('0')

# 데이터 타입 변경
df['C1'] = df['C1'].astype(int)
df['C2'] = df['C2'].astype(int)

# 합계 계산
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result = grouped[['C1', 'C2']].sum().reset_index()
print(result)

예제1

import pandas as pd

# 샘플 데이터 생성
data = {'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 'C1': [10, 20, 30, 40, 50], 'C2': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
#데이타타입확인
df.info()

# groupby() 후 sum()
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result1 = grouped[['C1', 'C2']].sum().reset_index()
print("groupby() 후 sum():")
print(result1)

예제2

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
    'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
    'B': ['B1', 'B2', 'B1', 'B2', 'B1', 'B2'],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# Groupby 수행
grouped_data = data.groupby(['A', 'B'])

# sum 수행
sum_df = grouped_data['C'].sum().reset_index()

print(sum_df)

예제3

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
    'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
    'B': ['B1', 'B2', 'B1', 'B2', 'B1', 'B2'],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'D': [5, 10, 15, 20, 25, 30]
})

# Groupby 수행
grouped_data = data.groupby(['A', 'B'])

# C 컬럼의 sum 수행
sum_c_df = grouped_data['C'].sum().reset_index()

# D 컬럼의 sum 수행
sum_d_df = grouped_data['D'].sum().reset_index()

# C와 D 컬럼의 sum 결과 합치기
merged_df = pd.merge(sum_c_df, sum_d_df, on=['A', 'B'])

print(merged_df)