Pandas 按groupby聚合求和，但是排除特定列

在数据分析和处理过程中，我们经常需要使用 Pandas 进行聚合操作。其中一个常见的需求是对数据进行分组，然后对每组特定列进行求和。但是在实际场景中，可能存在某些列不需要进行求和操作，此时我们需要排除这些列。本文将介绍如何使用 Pandas 对特定列进行排除操作。

阅读更多：Pandas 教程

准备工作

首先，载入 Pandas 和创建一个 DataFrame 用于示例。

import pandas as pd

data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'value2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

我们创建了一个包含三列的 DataFrame，其中第一列是分组列，后面两列是需要进行求和操作的列。

排除特定列

使用 Pandas 的 groupby 和 sum 方法对特定列进行求和操作的代码如下：

df.groupby('group').sum()

输出结果如下所示：

       value1  value2
group               
A           3      30
B           7      70
C          11     110

但是前面说到，我们有可能需要排除某些列，此时可以使用 Pandas 的 drop 方法将不需要进行求和操作的列排除掉，具体代码如下：

df.drop('value2', axis=1).groupby('group').sum()

输出结果如下所示：

       value1
group        
A           3
B           7
C          11

我们成功地排除了 value2 列。

但是这里有一个问题，drop 方法默认返回一个新的 DataFrame，因此上述代码没有直接改变原始 DataFrame 的列。如果我们需要直接在原始 DataFrame 上删除某些列，可以使用 drop 方法的 inplace 参数，将其设置为 True。

df.drop('value2', axis=1, inplace=True)
df.groupby('group').sum()

输出结果如下所示：

       value1
group        
A           3
B           7
C          11

可以看到，我们成功地在原始 DataFrame 上直接删除了 value2 列。

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 对特定列进行排除操作，以实现更精细的聚合需求。需要注意的是，使用 drop 方法排除列时需要注意 inplace 参数的使用。使用 Pandas 可以方便地对数据进行聚合操作，这为我们的数据分析和处理工作提供了很大的便利。