python groupby函数 保留不计算的其它所有列

答：groupby函数可以按照指定的列对数据进行分组，并可以对分组后的数据进行聚合计算。如果要保留不计算的其它所有列，可以使用transform方法，将非聚合列与聚合列合并起来。例如，如果有一个dataframe df，其中"A","B"是需要聚合的列，"C"是不需要计算的列，可以这样写：

grouped = df.groupby(["A","B"])
result = grouped["some_column_name"].agg(np.sum).reset_index()
result["C"] = grouped["C"].transform(lambda x: x.iloc[0])

这样，我们就可以得到一个以"A","B"分组并且计算了"some_column_name"列总和的结果，同时"C"列也被保留了下来，不进行计算。

笑话：为什么月亮会追着太阳跑？因为它想吃日餐。

相关问题

python groupby函数 保留不计算的列

好的，关于你的问题，可以通过使用 groupby 函数的agg方法来保留不参与计算的列。具体的代码实现可以是：df.groupby('column_to_groupby').agg({'column_to_calculate': 'sum', 'column_to_keep': 'first'})，其中 column_to_groupby 是你想要按照哪一列来进行分组， column_to_calculate 是你想要计算的列， column_to_keep 是你想要保留不参与计算的列。希望这能够解决你的问题。

python groupby函数

groupby函数是Python中的一个函数，用于对序列进行分组操作。它会扫描整个序列并查找连续相同值（或根据指定的key函数返回值相同）的元素序列。在每次迭代时，它会返回一个值和一个迭代器对象，这个迭代器对象可以生成元素值全部等于上面那个值的组中的所有对象。[1]

举例来说，可以使用groupby函数对字符串进行分组操作。在groupby函数中，可以指定要进行字符串重复的判断条件，也可以使用key参数来进行约束。例如，可以使用以下代码对输入的字符串进行分组操作：

from itertools import groupby

string = input()
print(string)

for item, num in groupby(string):
    print(item)
    for i in num:
        print(i)

在这个例子中，输入的字符串会被分组成连续相同的字符组。每次迭代时，会返回一个字符和一个迭代器对象，这个迭代器对象可以生成该字符组中的所有字符。[1]

此外，在Pandas库中，也有一个groupby函数用于对DataFrame进行分组和分组运算。具体的函数规则如下：

df.groupby([df[属性], df[属性]]).mean()

其中，df是要进行分组的DataFrame，[属性]是指定的分类属性，mean()是对数据进行计算的方式。通过这个函数可以对数据进行分组并进行相应的计算操作。[2]

总结起来，groupby函数是Python中用于对序列或DataFrame进行分组操作的函数，可以根据指定的条件将元素分成不同的组，并进行相应的计算。[1][2][3]