Comment effectuer une somme GroupBy dans Pandas (avec exemples)

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour trouver la somme des valeurs par groupe dans les pandas :

df.groupby(['group1','group2'])['sum_col'].sum().reset_index()

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe en pratique avec le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   'position': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],
                   'points': [25, 17, 14, 9, 12, 9, 6, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team	position points	rebounds
0	A	G	 25	11
1	A	G	 17	8
2	A	F	 14	10
3	A	C	 9	6
4	B	G	 12	6
5	B	F	 9	5
6	B	F	 6	9
7	B	C	 4	12

Exemple 1 : regrouper par une colonne, additionner une colonne

Le code suivant montre comment regrouper par colonne et additionner les valeurs dans une colonne :

#group by team and sum the points
df.groupby(['team'])['points'].sum().reset_index()

	team	points
0	A	65
1	B	31

D’après le résultat, nous pouvons voir que :

• Les joueurs de l’équipe A ont marqué un total de 65 points.
• Les joueurs de l’équipe B ont marqué un total de 31 points.

Exemple 2 : regrouper par plusieurs colonnes, additionner plusieurs colonnes

Le code suivant montre comment regrouper sur plusieurs colonnes et additionner plusieurs colonnes :

#group by team and position, sum points and rebounds
df.groupby(['team', 'position'])['points', 'rebounds'].sum().reset_index()

        team	position points	rebounds
0	A	C	 9	6
1	A	F	 14	10
2	A	G	 42	19
3	B	C	 4	12
4	B	F	 15	14
5	B	G	 12	6

D’après le résultat, nous pouvons voir que :

• Les joueurs de l’équipe A en position « C » ont marqué un total de 9 points et 6 rebonds.
• Les joueurs de l’équipe A en position « F » ont marqué un total de 14 points et 10 rebonds.
• Les joueurs de l’équipe A en position « G » ont marqué un total de 42 points et 19 rebonds.

Et ainsi de suite.

Notez que la fonction reset_index() empêche les colonnes de regroupement de faire partie de l’index.

Par exemple, voici à quoi ressemble le résultat si nous ne l’utilisons pas :

#group by team and position, sum points and rebounds
df.groupby(['team', 'position'])['points', 'rebounds'].sum()

                 points	rebounds
team	position		
A	C	 9	6
F	14	 10
G	42	 19
B	C	 4	12
F	15	 14
G	12	 6

Selon la façon dont vous souhaitez que les résultats apparaissent, vous pouvez ou non choisir d’utiliser la fonction reset_index() .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations de regroupement courantes dans les pandas :

Comment compter les observations par groupe chez les pandas
Comment trouver la valeur maximale par groupe chez Pandas
Comment calculer les quantiles par groupe dans Pandas