groupby.sum()

groupby.sum()是一种在Pandas中使用的函数，它可以根据指定的列进行分组，并对其他数值列进行求和操作。具体而言，它会将数据按照指定的列进行分组，然后对每个组内的数值列进行求和。

例如，在给定的数据框df中，我们可以使用groupby.sum()对"交易类型"为1的用户的"消费金额"进行求和。这将返回一个新的数据框，其中包含每个用户的总消费金额。

使用groupby.sum()的示例代码如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'user':['user1','user1','user1','user2','user2','user3','user2'],
'交易类型':[0,0,1,1,1,1,0],
'消费金额':[12,12,12,15,15,17,20],
'消费数量':[2,2,2,5,5,7,2]})

result = df[df['交易类型'] == 1].groupby('user')['消费金额'].sum()

上述代码将返回一个新的Series对象，其中包含每个用户的总消费金额。你可以根据需要使用该结果进行进一步的分析或操作。

相关问题

groupby.sum

groupby.sum是一个用于对数据进行分组并计算分组内元素和的函数。它可以按照指定的列进行分组，并对其他列进行求和操作。具体来说，在使用groupby.sum函数时，我们需要指定需要分组的列，以及需要进行求和的列。然后，该函数会将数据按照指定的列进行分组，并计算每个分组内指定列的和。最后，返回一个包含分组结果和求和值的新表格。

举个例子，如果我们有一个名为df的表格，其中包含"user"和"消费金额"两列。我们可以使用groupby.sum函数按照"user"列进行分组，并计算每个用户的"消费金额"的总和。输出结果将是一个以"user"为索引的新表格，其中包含每个用户的总消费金额。

例如，给定以下表格数据：

| user | 消费金额 |
|---------|--------|
| user1 | 12 |
| user1 | 12 |
| user2 | 15 |
| user2 | 15 |
| user3 | 17 |
| user2 | 20 |

我们可以使用groupby.sum函数进行如下操作：

df.groupby('user').sum()

输出结果将是一个新表格，包含每个用户的总消费金额：

| user | 消费金额 |
|---------|--------|
| user1 | 24 |
| user2 | 50 |
| user3 | 17 |

所以，groupby.sum函数可以用于根据指定的列进行分组，并对其他列进行求和操作，得到每个分组的求和结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [简单介绍MySQL中GROUP BY子句的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38501751/14834975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [简单东西-group by与sum一起进行数据统计](https://blog.csdn.net/wojiushiwo945you/article/details/51151390)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python pandas中groupby()的使用，sum和count](https://blog.csdn.net/qq_39290990/article/details/121435796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

pandas groupby用法 sum

pandas中的groupby方法可以用来对数据进行分组并进行聚合操作。其中，sum函数可以用于求和。

首先，我们需要创建一个DataFrame对象作为示例数据：

import pandas as pd

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们有一个包含'A'、'B'、'C'和'D'四列的DataFrame对象。我们可以使用groupby方法对'A'列进行分组，并使用sum函数对'C'和'D'列进行求和：

grouped = df.groupby('A').sum()

上述代码将根据'A'列对DataFrame进行分组，并对'C'和'D'列进行求和。结果将返回一个新的DataFrame对象，其中包含按照'A'列分组后，'C'和'D'列求和的结果。

你可以通过打印grouped来查看结果：

print(grouped)

输出结果为：

      C   D
A          
bar  12  36
foo  16  48

这样就完成了使用pandas的groupby方法和sum函数对数据进行分组和求和的操作。