grouped_data=data.groupby('品类')['销售额'].sum().reset_index() 1. 这里,groupby方法将数据按品类列进行分组,sum方法计算每个组的销售额总和。最后,使用reset_index以恢复 DataFrame 格式。 4. 输出结果表格 我们将输出结果的 DataFrame,并将其保存为一个新的 CSV 文件: print(grouped_data)grouped_data....
Product': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'], 'Sales': [200, 150, 300, 100, 250, 400] } df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby进行分组并计算总销售额 grouped_sales = df.groupby('Product')['Sales'].sum() # 重置索引 reset_sales = grouped_sales.reset_index() print(reset...
'2021-01-02','2021-01-02'],'ProductID':[1,2,1,2],'Platform':['A','A','B','B'],'Sales':[100,150,200,250],'Quantity':[10,15,20,25]}df=pd.DataFrame(data)print(df)df=df.groupby('Date').agg({'Sales':'sum','Quantity':'sum'}).reset_index()print(df)...
上述代码，就是先对A列进行分组，然后通过aggregate()函数，对分组后的数据进行sum的汇总聚合操作。注意，这里聚合的列是C和D两列。以下是更加简易的聚合方法 重新生成数据标签索引 也可以使用reset_index函数，重新生成索引 可以看出，重新生成索引之后，聚合后的结果数据集，更加整理，美观。以上就是我们groupby第二...
多index 在0.24版本中,如果我们有多index,可以从中选择特定的index进行group: In [10]: df2 =df.set_index(["A", "B"]) In [11]: grouped = df2.groupby(level=df2.index.names.difference(["B"])) In [12]: grouped.sum() Out[12]: ...
# 使用 groupby 按城市分组,并计算每个组的总费用grouped=df.groupby('城市')['费用'].sum().reset_index()print(grouped)# 输出按城市分组后的总费用数据 1. 2. 3. 4. 注释 groupby('城市'):按“城市”列进行分组。 ['费用'].sum():针对“费用”列计算每个城市的总和。
result = df.groupby('Category').sum().reset_index() result = result[['Category', 'Keep']] # 保留特定列 print(result) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 Category Keep 0 A X 1 B Y 在上述示例中,我们首先创建了一个包含"Category"、"Value"和"Keep"三列的数据框。然后使用groupby函数按照"...
pdf.groupby(['name']).agg(group_cnt=('name','count'),sum1=('var1',lambdax:(x==1).sum()),sum_n=('var1',lambdax:np.sum(np.where(x>0,x,0))),avg_n=('var1',lambdax:np.nanmean(np.where(x>0,x,np.nan))),count_n=('var1',lambdax:(x>0).count()),).reset_index...
grouped = df.groupby(['A','B'],as_index = False) grouped.aggregate(np.sum) 1 2 3 #重新定义索引 df.groupby(['A','B']).sum().reset_index() 1 2 groupby其他函数表示 #size求出数据个数 grouped = df.groupby(['A','B'])
df_02.groupby(["A","B"]).agg({"C":"sum","D":"mean"}).reset_index() 直接使用as_index=False参数是一个好的习惯,因为如果dataframe非常巨大(比如达到GB以上规模)时,先生成一个Groupby对象,然后再调用reset_index()会有额外的时间消耗。