Como realizar uma soma groupby no pandas (com exemplos)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para encontrar a soma dos valores por grupo no pandas:

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

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Exemplo 1: agrupar por uma coluna, adicionar uma coluna

O código a seguir mostra como agrupar por coluna e somar os valores em uma coluna:

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

	team points
0 to 65
1 B 31

Pelo resultado podemos ver que:

• Os jogadores do time A marcaram um total de 65 pontos.
• Os jogadores do time B marcaram um total de 31 pontos.

Exemplo 2: agrupar por múltiplas colunas, adicionar múltiplas colunas

O código a seguir mostra como agrupar várias colunas e somar várias colunas:

 #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

Pelo resultado podemos ver que:

• Os jogadores do time A na posição “C” marcaram um total de 9 pontos e 6 rebotes.
• Os jogadores do time A na posição “F” marcaram um total de 14 pontos e 10 rebotes.
• Os jogadores do Time A na posição “G” marcaram um total de 42 pontos e 19 rebotes.

E assim por diante.

Observe que a função reset_index() evita que o agrupamento de colunas faça parte do índice.

Por exemplo, o resultado ficará assim se não o usarmos:

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

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

Dependendo de como você deseja que os resultados apareçam, você pode ou não optar por usar a função reset_index() .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns de agrupamento em pandas:

Como contar avistamentos de grupos em pandas
Como encontrar o valor máximo por grupo no Pandas
Como calcular quantis por grupo no Pandas