如果你想保留原来的列Fruit和Name，使用reset_index()。否则，Fruit和Name将成为索引的一部分。

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum().reset_index()

Fruit   Name       Number
Apples  Bob        16
Apples  Mike        9
Apples  Steve      10
Grapes  Bob        35
Grapes  Tom        87
Grapes  Tony       15
Oranges Bob        67
Oranges Mike       57
Oranges Tom        15
Oranges Tony        1

从其他答案中可以看出:

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

也可以在group by后面的列Number上使用transform()。该操作将用函数和计算一个组中的总数，结果是一个与原始数据帧具有相同索引的序列。

df['Number'] = df.groupby(['Fruit', 'Name'])['Number'].transform('sum')
df = df.drop_duplicates(subset=['Fruit', 'Name']).drop('Date', 1)

然后，可以删除Fruit列和Name列上的重复行。此外，您可以通过指定轴1(0表示行，1表示列)来删除列Date。

# print(df)

      Fruit   Name  Number
0    Apples    Bob      16
2    Apples   Mike       9
3    Apples  Steve      10
5   Oranges    Bob      67
6   Oranges    Tom      15
7   Oranges   Mike      57
9   Oranges   Tony       1
10   Grapes    Bob      35
11   Grapes    Tom      87
14   Grapes   Tony      15

# You could achieve the same result with functions discussed by others: 
# print(df.groupby(['Fruit', 'Name'], as_index=False)['Number'].sum())
# print(df.groupby(['Fruit', 'Name'], as_index=False)['Number'].agg('sum'))

有一个官方教程Group by: split-apply-combine讲述了你在Group by之后可以做什么。

.agg()函数的变体;提供了(1)持久化类型DataFrame的能力，(2)应用平均值，计数，总和等，(3)在保持易读性的同时，在多个列上启用分组。

df.groupby(['att1', 'att2']).agg({'att1': "count", 'att3': "sum",'att4': 'mean'})

运用你的价值观……

df.groupby(['Name', 'Fruit']).agg({'Number': "sum"})

可以使用reset_index()重置求和之后的索引

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum().reset_index()

or

df.groupby(['Fruit','Name'], as_index=False)['Number'].sum()

使用GroupBy.sum:

df.groupby(['Fruit','Name']).sum()

Out[31]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

要指定要求和的列，使用:df。groupby([“名称”,“水果”])(“数量”).sum ()

其他两个答案都达到了你想要的效果。

您可以使用pivot功能在一个漂亮的表中排列数据

df.groupby(['Fruit','Name'],as_index = False).sum().pivot('Fruit','Name').fillna(0)



Name    Bob     Mike    Steve   Tom    Tony
Fruit                   
Apples  16.0    9.0     10.0    0.0     0.0
Grapes  35.0    0.0     0.0     87.0    15.0
Oranges 67.0    57.0    0.0     15.0    1.0