groupby 문자열포함 sum

Int float 문자 None

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c','x'],
    'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y','y'],
    'C': [10.5, '20', 30.2, 'aaa', 50.1, '60',None]
})

# A, B 컬럼을 문자열로 변환
df['A'] = df['A'].astype(str)
df['B'] = df['B'].astype(str)

# C 컬럼의 숫자와 문자열 처리
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: int(float(x)) if str(x).replace('.', '').isdigit() else 0)

# A, B 컬럼으로 groupby 후 C 컬럼 sum
result = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum().reset_index()
print(result)

예제1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c','a'],
    'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y','x'],
    'C': [10, '', 30, '40', 50, 'ghvuvu',None]
})

# A, B 컬럼을 문자열로 변환
df[['A', 'B']] = df[['A', 'B']].astype(str)

# C 컬럼의 숫자와 문자열, None 처리
# df['C'] = df['C'].apply(lambda x: int(x) if str(x).isdigit() else 0)
df['C'] = df['C'].replace([r'[^0-9]', None, ''], '0', regex=True).astype(int)

# A, B 컬럼으로 groupby 후 C 컬럼 sum
result = df.groupby(['A', 'B'], as_index=False)['C'].sum()

print(result)

예제2

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
    'B': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y'],
    'C': [10, 'aa', 30, '40', 50, '60']
})

# A, B 컬럼을 문자열로 변환
df['A'] = df['A'].astype(str)
df['B'] = df['B'].astype(str)

# C 컬럼의 숫자와 문자열 처리
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: int(x) if str(x).isdigit() else 0)

# A, B 컬럼으로 groupby 후 C 컬럼 sum
result = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum().reset_index()
print(result)

예제3

# C 컬럼의 숫자와 문자열 처리
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: float(x) if str(x).replace('.', '').isdigit() else 0.0)

# A, B 컬럼으로 groupby 후 C 컬럼 sum
result = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum().reset_index()
print(result)