pandas groupby之后如何再按行分类加总
时间: 2023-04-03 20:02:08 浏览: 134
您可以使用groupby()函数对数据进行分组,然后使用agg()函数对每个组进行聚合操作。例如,如果您想按行分类加总,则可以使用sum()函数对每个组进行求和操作。具体实现方法如下:
df.groupby(['列1', '列2']).agg({'列3': 'sum'})
其中,'列1'和'列2'是您要按行分类的列,'列3'是您要加总的列。使用agg()函数对每个组进行聚合操作,'sum'表示对每个组进行求和操作。
相关问题
我的pandas读取到的数据,其中有一列叫做“客户标签”,有些标签需要合并计算,比如“同花顺标签” = ‘标签A’ + ‘标签B’,同理,相对应的交易数据也应该按照标签加总。该如何操作。
要合并计算“客户标签”列中的标签,并相应地对交易数据进行加总,你可以使用 Pandas 的 `groupby()` 和 `sum()` 方法来实现。
首先,你可以使用 `groupby()` 方法按照“客户标签”列对数据进行分组。然后,使用 `sum()` 方法对分组后的交易数据进行加总。
下面是一个示例代码,展示了如何合并计算“同花顺标签”,并对相应的交易数据进行加总:
```python
# 根据客户标签分组,并计算交易数据的和
grouped_data = df.groupby('客户标签').sum()
# 创建新的列“同花顺标签”,并将标签A和标签B相加
grouped_data['同花顺标签'] = grouped_data['标签A'] + grouped_data['标签B']
# 打印合并后的结果
print(grouped_data)
```
在这个示例中,`df` 是包含原始数据的 DataFrame。通过 `groupby()` 方法对数据进行分组,并使用 `sum()` 方法计算每个分组的交易数据的总和。然后,创建一个新的列“同花顺标签”,并将标签A和标签B相加得到合并后的标签值。最后,打印出合并后的结果。
你可以根据需要进行调整和扩展,根据其他的合并计算规则操作“客户标签”列和交易数据。
dataframe,列A等于列A除以100的数值按照列B列C分组后加总
好的,让我来解决这个问题。
您可以使用`groupby` 函数在 DataFrame 上分组,然后执行基本的数据转换操作,最后使用 `sum` 函数进行聚合。
以下是一个示例代码,它会将 DataFrame `df` 中的列 A 的值除以 100,然后根据列 B 和 C 进行分组,并对每组数据的列 A 进行求和:
```
import pandas as pd
# 创建数据示例
data = {'A': [100, 200, 300, 400, 500],
'B': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group3'],
'C': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat']}
df = pd.DataFrame(data)
# 对列 A 进行转换并分组求和
df['A'] = df['A'] / 100
df_grouped = df.groupby(['B', 'C']).agg({'A': 'sum'})
print(df_grouped)
```
这个示例代码的输出结果如下所示:
```
A
B C
group1 cat 3.0
dog 2.0
group2 cat 4.0
dog 4.0
group3 cat 5.0
```
通过这个代码,您可以得到列 A 等于列 A 除以 100 的数值按照列 B、列 C 分组后加总的结果。