Python-如何将相等的术语分为两列并在numpy矩阵中的第三列中添加所有术语...使用pandas还是numpy？

如何解决Python-如何将相等的术语分为两列并在numpy矩阵中的第三列中添加所有术语...使用pandas还是numpy？

矩阵A：

    Count    First    Second
    0.5      1        a
    0.5      1        b
    1.0      1        b
    1.0      2        a 
    0.5      2        a 
    1.0      3        b     

我需要通过标识具有匹配的“第一”和“第二”值的所有行来从原始矩阵创建新矩阵。将这些行分组在一起，然后将值添加到“计数”列中。 “ Matrix B”将是在“ Matrix A”上运行代码的最终结果：

新-矩阵B

    Count    First    Second
    0.5      1        a
    1.5      1        b
    1.5      2        a 
    1.0      3        b  

有一种简单的方法可以执行此操作。但是我现在很茫然。我目前正在使用大型numpy数组。

解决方法

简单尝试使用groupby

out = df.groupby(['First','Second'],as_index=False)['Count'].sum()
Out[163]: 
   First Second  Count
0      1      a    0.5
1      1      b    1.5
2      2      a    1.5
3      3      b    1.0