汇总Pandas中特定列上具有相同值的行

Question

在一个大学项目中，我使用的是约翰霍普金斯冠状病毒新冠肺炎的数据集：https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19。我尝试的是让数据集变得更简单。这是我现在的数据集：

        Country         Date        Confirmed   Deaths  Recovered
2600    Mainland China  2020-02-28  410.0       7.0     257.0
2601    Iran            2020-02-28  388.0       34.0    73.0
2602    Mainland China  2020-02-28  337.0       3.0     279.0
2603    Mainland China  2020-02-28  318.0       6.0     277.0
2604    Mainland China  2020-02-28  296.0       1.0     235.0
...     ...             ...         ...         ...     ...
2695    US              2020-02-25  1.0         0.0     1.0
2696    US              2020-02-24  0.0         0.0     0.0
2697    US              2020-02-24  0.0         0.0     0.0
2698    US              2020-02-24  0.0         0.0     0.0
2699    Mainland China  2020-02-29  66337.0     2727.0  28993.0

如果Country和Date列中的值相同，我希望汇总所有已确认、死亡和恢复的值。

例如，在第2600、2602、2603、2604行中，Country和Date列中的值匹配，因此我希望组合这些行，并分别汇总确认、死亡和恢复列。它应该给出下面的行：

 2600    Mainland China  2020-02-28  1361.0       17.0     1048.0

到目前为止，我所拥有的：

duplicateRowsDF = df[df.duplicated(['Country', 'Date'])]
duplicateRowsDF

希望有人能帮助我，最好是熊猫，但不限于熊猫。提前谢谢。

Answer 1

使用groupby怎么样？如果您这样做：

df.groupby(by=['Country', 'Date']).sum() 

具有相同国家/地区和日期的所有行将仅分组到一列中，每列中的所有值的总和。