想象一下我有这个表:
Col-1 | Col-2
A | 2
A | 3
B | 1
B | 4
C | 7
Col—1上的Groupby与Col—2上的总和聚合将把A相加为5，B相加为5，C相加为7.
我想知道的是，是否有一个baking in特性，允许聚合列中的目标值，然后将所有其他条目分组到另一个bin中. 例如，如果我想在Col—1上以A为目标，并将所有其他条目分组到一个名为other的标签中，我最终会以A为5，Other为12.
有道理吗？ 我知道我可以做一些过滤魔法和合并数据集回到一起，但我认为必须有一个更干净，更Python的方式我错过了.
我试着看过文件，但没有任何东西能让我吃惊.
一种解决方案是从Column 1中得到pd.Categorical——字符串A的两个类别A，其他字符串Other的两个类别.>然后按此分类分组:
tmp = pd.Categorical(df["Col1"], categories=["A", "Other"]).fillna("Other")
out = df.groupby(tmp, observed=False)["Col2"].sum()
print(out)
打印:
A 5
Other 12
Name: Col2, dtype: int64
另一个解决方案，按布尔掩码分组:
out = (
df.groupby(df["Col1"].eq("A"))["Col2"]
.sum()
.rename(index={True: "A", False: "Other"})
)
print(out)
打印:
Col1
Other 12
A 5
Name: Col2, dtype: int64