Ich habe die folgenden Daten-Set:Summe und groupby nicht für mich arbeiten Pandas mit
Ich möchte von nombre (Name) Gruppierungsspalte cantidad (Betrag) summieren Pandas verwenden, so habe ich versucht, : 
Erste Reihe war überrascht wegen "Ana" ist ein gebräuchlicher Name, so dass ich geprüft: 
Ok, also ... die Summe für "Ana" ist 434 nicht 1. Was passiert? Was mache ich falsch?
Sie müssen skipinitialspace=True da die Werte in Spalte nombre hat Leerzeichen Hinter - so 'Ana', ' Ana', ' Ana ' ... separat gruppiert:
historical_names = pd.read_csv('nombres-1920-1924.csv', skipinitialspace =True)
print (historical_names.head())
resume = historical_names.groupby('nombre')['cantidad'].sum()
print (resume['Ana'])
437
a = historical_names.loc[historical_names['nombre'] == 'Ana', 'cantidad']
print (a)
5 113
10340 138
18776 1
23114 183
26523 2
Name: cantidad, dtype: int64
a = historical_names.loc[historical_names['nombre'] == 'Ana', 'cantidad'].sum()
print (a)
437
historical_names = pd.read_csv('nombres-1920-1924.csv')
print (historical_names.head())
historical_names['nombre'] = historical_names['nombre'].str.strip()
resume = historical_names.groupby('nombre')['cantidad'].sum()
print (resume['Ana'])
437
historical_names = pd.read_csv('nombres-1920-1924.csv')
print (historical_names.head())
resume = historical_names.groupby('nombre')['cantidad'].sum()
print (resume['Ana'])
434
a = historical_names.loc[historical_names['nombre'] == 'Ana', 'cantidad']
print (a)
5 113
10340 138
23114 183
Name: cantidad, dtype: int64
a = historical_names.loc[historical_names['nombre'] == 'Ana', 'cantidad'].sum()
print (a)
434
Wie üblich, sehr schnell. 'Ich kam mit historical_names.nombre = historical_names.nombre.apply (Lambda X: X.Strip())' Hätten Sie irgendwelche Einblicke zu teilen, die sich auf den Unterschied in der Leistung von diesem 'apply' und' .str.strip () '? – Uvar
@Uvar - Es gibt Unterschiede Behandlung 'NaN' '' str.strip() 'Handle' NaN's, aber 'apply (Lambda x: x.strip())' nicht. – jezrael
Wirklich interessant. Was gibt es? Resume = historical_names.groupby ('nombre') ['cantidad']. Sum() '? – jezrael
@jezrael, danke für Ihr Interesse. Das Ergebnis ist das gleiche. Sie können den Datensatz von [hier] herunterladen (http://datos.gob.ar/dataset/b8418d41-8e0c-4e85-8aa8-80d51a840132/resource/811bf426-fc36-4f20-b2e1-59bdbb938153/download/nombres-1920- 1924.csv) –
@JohnGalt Ich werde hinzufügen, wenn ich zu mir nach Hause komme. Ich habe dtypes überprüft und ich bekomme Objekt (nombre), np.int64 (Cantidad) und np.int64 (anio) –