python怎么对dataframe某一字段同一取值进行分组

可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法实现。示例如下：

df.groupby('字段名称').agg({'需要分组的字段': '分组方式'})

其中，'字段名称' 为需要进行分组的列名，'需要分组的字段' 为需要进行分组的列名，'分组方式' 可以是 count、sum、mean、median、max、min 等聚合函数。

例如，计算某一字段的平均值可以使用如下代码：

df.groupby('字段名称').agg({'需要分组的字段': 'mean'})

注意：代码中的括号内需要替换成实际的列名。

相关问题

Python通过dataframe某一列的值将dataframe进行分组

可以使用pandas库的groupby()方法来实现Python通过dataframe某一列的值将dataframe进行分组。

例如，假设有一个名为df的dataframe，其中包含两列：name和age。要按照name列进行分组，可以使用以下代码：

groups = df.groupby('name')

这将返回一个GroupBy对象，其中包含按照name列分组后的数据。可以使用该对象的方法来对数据进行操作，例如，可以使用sum()方法计算每个分组中的age列的总和：

sums = groups['age'].sum()

这将返回一个Series对象，其中包含每个分组中age列的总和。

python对dataframe一列进行分组

可以使用pandas库中的groupby方法对dataframe一列进行分组，示例如下：

假设有以下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

现在想对A列进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('A')

这将返回一个GroupBy对象，可以通过该对象进行分组操作，例如计算每组的平均值：

grouped.mean()

输出结果如下：

            C
A            
bar  4.000000
foo  4.666667