df.groupby(['col1', 'col2']).agg({'col3':'sum','col4':'sum'}) 原文由BENY 另一个通用的解决方案是 df.groupby(['col1','col2']).agg({'col3':'sum','col4':'sum'}).reset_index() 这将为您提供所需的输出。 更新(2020 年 6 月):在 Pandas 0.25.0 中引入,Pandas 添加了新的...
在这个DataFrame中,我们有两个字段:城市和销售额。 3. 使用groupby方法进行分组和求和 现在,我们希望根据城市对销售额进行分组,并计算每个城市的总销售额。可以使用groupby方法结合sum方法来实现。 python grouped = df.groupby('城市')['销售额'].sum() 这里的代码首先按“城市”列进行分组,然后对每个组的“销...
1 grouped=df['data1'].groupby(df['key1']) 2 grouped 3 Out[6]: <pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object at 0x000000000ADEEC18> 1. 2. 3. 变量grouped是一个GroupBy对象。实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df['key1']的中间数据。换句话说,该对象已经有了接下来对个分组执行运...
在这个 DataFrame 中,我们有两个字段:城市和销售额。 第三步:使用groupby进行分组 现在我们希望根据城市对销售额进行分组,并计算每个城市的总销售额。使用groupby方法: grouped=df.groupby('城市')['销售额'].sum()# 按城市分组并求和销售额 1. 这里的代码首先按城市列进行分组,然后对每个组的销售额进行求和操作。
Python Dataframe可以使用groupby方法对行值进行求和。groupby方法是pandas库中的一个函数,它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并对分组后的数据进行聚合操作。 具体使用groupby对行值求和的步骤如下: 导入pandas库:首先需要导入pandas库,因为groupby方法是pandas库中的一个函数。
【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。 关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。 【例3】采用groupby函数针对某一列的值进行分组。关键技术:df.groupby(col1)[col2]...
Pandas DataFrame Groupby 两列并获取计数 我有一个以下格式的熊猫数据框: df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y','x/...
df.groupby(['key1']).sum() 分组后有多列 , 那我如何选择其中的一列 或者多列 ,我如何得到 data1呢? #用列名对 groupby 对象进行索引,就能实现选取部分进行聚合达到目的 有效的提高效率 View Code # 👆 选取一组列的时候 ,用列表的方式,返回的是DataFrame对象 ...
groupby(),一般和sum()、mean()一起使用,如下例: 先自定义生成数组 import pandas as pddf= pd.DataFrame({'key1':list('ababa'),'key2': ['one','two','one','two','one'],'data1': np.random.randn(5),'data2': np.random.randn(5)})print(df) ...
问Python Dataframe如何使用groupby对行值求和ENPython 编程语言是一种高级的通用编程语言，广泛用于各种目的...