groupby() 对数据分组 每行求和 python语言
时间: 2023-10-18 14:03:15 浏览: 53
可以使用pandas库中的groupby()方法将数据按照某一列或多列进行分组,然后再对每组数据进行求和。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'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],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照 A 和 B 列进行分组,并对每组数据的 C 和 D 列求和
result = df.groupby(['A', 'B']).sum()
print(result)
```
输出结果为:
```
C D
A B
bar one 2 20
three 4 40
two 12 120
foo one 8 80
three 8 80
two 10 100
```
可以看到,按照 A 和 B 列进行分组后,对每组数据的 C 和 D 列求和得到了新的数据表。
相关问题
groupby() 对数据分组 每行 每列 求和 python语言
在Python中,groupby()是pandas库中的一个函数,用于按照指定的列或行对数据进行分组,并对每个组进行聚合操作,如求和、平均值、计数等。
下面是一个示例代码,演示了如何使用groupby()对数据进行分组,以及如何对每个组进行求和操作。
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'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],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照列A进行分组,并对每个组的列C和列D求和
grouped = df.groupby('A').sum()
print(grouped)
# 按照行的标签进行分组,并对每行的列C和列D求和
grouped = df.groupby(axis=0, level=0).sum()
print(grouped)
```
输出结果:
```
C D
A
bar 12 120
foo 24 210
C D
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
5 6 60
6 7 70
7 8 80
```
python中groupby分组求和
可以使用Python的内置函数`groupby`和`sum`来实现分组求和。`groupby`函数用于将数据按照指定的键(key)分组,然后对每组数据进行操作。`sum`函数用于对一组数据求和。
以下是一个示例代码:
```python
from itertools import groupby
data = [
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': 80},
{'name': 'Bob', 'age': 30, 'score': 90},
{'name': 'Charlie', 'age': 25, 'score': 85},
{'name': 'David', 'age': 30, 'score': 95},
{'name': 'Eva', 'age': 25, 'score': 75},
]
# 按照年龄分组,并求每组的分数和
grouped_data = groupby(data, key=lambda x: x['age'])
for age, group in grouped_data:
total_score = sum(item['score'] for item in group)
print(f"Age {age}: total score = {total_score}")
```
输出结果为:
```
Age 25: total score = 240
Age 30: total score = 185
```
在上面的例子中,我们使用`groupby`函数将数据按照`age`字段分组,然后对每组数据使用`sum`函数求和。注意,`groupby`函数返回的是一个迭代器,需要使用循环来遍历每一组数据。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)