agg 接受一个参数,指定应该对每一列执行什么操作。 df.groupby(['name'], as_index=False).agg({'value1': 'sum', 'value2': 'sum', 'otherstuff1': 'first', 'otherstuff2': 'first'}) 原文由 Guybrush 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 有一...
然后，您可以通过groupby对每个列使用特定的聚合
按需求分组 # 按列'A'进行分组grouped=df.groupby('A') 1. 2. 对分组后的数据进行求和 # 对分组后的'B'列求和sum_result=grouped['B'].sum() 1. 2. 对求和后的数据进行求平均 # 对求和结果求平均mean_result=sum_result.mean() 1. 2. 总结 通过以上步骤,我们成功实现了对DataFrame的groupby操作,...
Python中的groupby sum是一种数据处理技术,它可以将数据按照指定的列进行分组,并对每个分组中的数值列进行求和操作。这个操作通常用于数据分析和统计计算中。 在Python中,可以使用pa...
df.groupby(...).agg() 分组聚合 count---分组中非NA值的数量 sum---非NA值的和 mean---非NA值的平均值 median ---非NA值的算术中位数 std、var---无偏(分母为n-1)标准差、方差 min、max---非NA值的最小值、最大值 prod---非NA值的积 first...
df.groupby('key1').mean() 1 可以看出没有key2列,因为df[‘key2’]不是数值数据,所以被从结果中移除。默认情况下,所有数值列都会被聚合,虽然有时可能被过滤为一个子集。 对分组进行迭代 for name, group in df.groupby('key1'): print (name) ...
'销售额': 'sum', '销售量': 'mean' }).round(2) print("\n城市+商品类别分析:") print(城市商品分析) 高级分组技巧 - 让数据更有价值! 1. 多指标统计 # 一次性计算多个统计指标 详细统计 = df.groupby('商品类别').agg({ '销售额': ['sum', 'mean', 'max', 'min'], ...
group_and_sum_df=concat_df.groupby(by='组合名称')['余额'].sum() # 去重,保留唯一数据行 drop_duplicate_df=concat_df.drop_duplicates(subset=['组合名称'], keep='first') # 合并分组表和去重表 merge_df=pd.merge(drop_duplicate_df, group_and_sum_df, how='left', on='组合名称') ...
df2 = df2.groupby(['部门','性别'])['总成绩'].sum() app = xw.App(visible=False,add_book=False) wb = app.books.open("c:/study_note/xiao.xlsx") wb.sheets[1].range("I1").options(index=False).value = df['总成绩'] wb.sheets[2].range("A1").options(index=True).value = df...
df2 = df2.groupby(['部门','性别'])['总成绩'].sum() app = xw.App(visible=False,add_book=False) wb = app.books.open("c:/study_note/xiao.xlsx") wb.sheets[1].range("I1").options(index=False).value = df['总成绩'] wb.sheets[2].range("A1").options(index=True).value = df...