Каков наилучший способ объединить 100 столбцов в пандах?

В настоящее время у меня есть фрейм данных со 101 столбцом. Первый столбец называется «Страна/регион», а остальные 100 — это даты в формате ММ/ДД/ГГ с 22.01.20 по 30.04.20, как в примере ниже. Я хотел бы объединить повторяющиеся записи стран, такие как «Австралия» ниже, и добавить их значения в столбцы даты, чтобы они были сложены вместе, чтобы для каждой страны была одна строка. Я хотел бы сохранить ВСЕ столбцы даты. Я пытался использовать функции groupby() и agg(), но я не знаю, как суммировать() вместе столько столбцов, не вызывая каждый из них. Есть ли способ сделать это без вызова всех 100 столбцов по отдельности?

Country/Region | 1/22/20 | 1/23/20 | ... | 4/29/20 | 4/30/20
Afghanistan            0         0   ...      1092      1176
Australia              0         0           10526     12065
Australia              0         0   ...     56289      4523
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
45
3
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Вы уже пробовали это? Это также должно дать ожидаемый результат.

df.groupby('Country/Region').sum()

Ты можешь сделать это:

df.iloc[:,1:].sum(axis=1)
Ответ принят как подходящий

Это должно работать:

df.pivot_table(index='Country/Region', aggfunc='sum')

Другие вопросы по теме