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
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)
Это должно работать:
df.pivot_table(index='Country/Region', aggfunc='sum')