根据某些组分配聚合熊猫元素？

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如何解决根据某些组分配聚合熊猫元素？？

我有一个维度 [1,126] 的数据框，其中每一列对应一个特定的经济变量，这些经济变量属于 8 个组之一，如输出、劳动力、住房等。我有一个单独的数据框，其中该组分配是描述。

是否可以根据组将初始数据帧的值聚合到一个新的 [1,8] 数组中？我对属于每个组的变量数量没有先验知识。

这里是小规模复制的代码：

data = {'RPI':[1],'IP':[1],'Labor1':[2],'Labor2':[2],'Housing1':[3],'Housing2':[3]}
df = pd.DataFrame(data)
groups = {'Description':['RPI','IP','Labor1','Labor2','Housing1','Housing2'],'Groups':['Real','Real','Labor','Housing','Housing']}
groups = pd.DataFrame(groups)

最终版本应该看起来像这样：

aggregate = {'Real':[2],'Labor':[4],'Housing':[6]}
aggregate = pd.DataFrame(aggregatE)

解决方法

(df.T
   .rename({0:'value'},axis=1)
   .merge(groups,left_index=True,right_on='Description')
   .groupby('Groups')['value'].sum())

Groups
Housing    6
Labor      4
Real       2
Name: value,dtype: int64

大佬总结

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