當我搜索我的問題時，我一直發現的是將相同的值組合在一起，但我希望獲得每個團隊的價值并將它們加在一起
Eg this is my Dataframe
0 Liverpool 4
1 West Ham 0
2 Bournemouth 1
3 Burnley 3
4 Crystal Palace 0
5 Liverpool 6
6 West Ham 2
7 Bournemouth 8
8 Burnley 1
9 Crystal Palace 4
我在網上看到的所有例子都只是將它們組合在一起
例如
0 Liverpool 4
1 Liverpool 5
2 West Ham 2
3 West Ham 1
4 Crystal Palace 4
5 Crystal Palace 1
但我所追求的是從高到低的順序
0 Liverpool 9
1 Crystal Palace 5
2 West Ham 3
uj5u.com熱心網友回復：
從您通過分組和求和獲得的結果來看，結果幾乎肯定會告訴您將 colFTHG作為字串，因為sum()操作將字串附加到其他字串，因此您在末尾得到字串 concat 而不是求和值。嘗試以下操作：
match_data1["FTHG"] = match_data1.astype(int)
match_data1.groupby("HomeTeam")["FTHG"].sum().sort_values(ascending=False)
編輯：在@Emi OB的評論之后。如果“FTHG”列可以為空，則使用浮點轉換，并在 sum 之前填充 na （或之后忽略它們），您也可以使用此處討論的 nansum 方法。
match_data1["FTHG"] = match_data1.astype(float)
match_data1.groupby("HomeTeam")["FTHG"].fillna(0.0).sum().sort_values(ascending=False)
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