c++中分组聚合像pandas库

C++标准库中并没有直接提供类似于pandas库中的分组聚合操作。不过，你可以使用STL中的一些算法和容器来实现类似的功能。

比如，使用std::map和std::vector容器结合使用，可以实现将数据分组的功能。通过遍历数据，将需要分组的数据按照某个标准分类，然后将其存储到std::map容器中，使得相同分类的数据被存储到同一个vector中。

对于每个vector，可以使用std::accumulate算法进行聚合操作，例如求和、平均值等。这样就能够实现类似于pandas库中的分组聚合操作。

相关问题

python pandas 中的分组聚合求占比

可以使用 `groupby()` 和 `agg()` 方法来实现分组聚合求占比的操作。下面是一个例子：

假设有一个数据集 `df` 包含两列数据 `A` 和 `B`，我们想要按照 `A` 列进行分组，然后计算每个组中 `B` 列的值的占比。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 按照 A 列进行分组，然后计算每个组中 B 列的值的占比
result = df.groupby('A').agg({'B': 'sum'}).apply(lambda x: x / float(x.sum()))

print(result)

输出结果如下：

          B
A          
a  0.166667
b  0.833333

其中，`agg()` 方法接收一个字典类型的参数，键为需要聚合的列名，值为需要进行的聚合操作。在本例中，我们只需要对 `B` 列进行求和操作，所以字典中只有一个键值对。然后，我们使用 `apply()` 方法将每个组中的值除以总和，得到每个组中的值的占比。最后，我们得到了按照 `A` 列分组后每个组中 `B` 列值的占比。

pandas分组聚合代码

以下是pandas分组聚合代码的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含客户的购买记录，包括客户ID、购买日期、购买金额和购买类别。我们想要按客户ID对数据进行分组，并计算每个客户的总购买金额和平均购买金额。

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'customer_id': ['C1', 'C1', 'C2', 'C2', 'C2', 'C3', 'C3'],
        'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-01-01', '2021-02-01'],
        'amount': [100, 200, 150, 300, 250, 100, 150],
        'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A']}

df = pd.DataFrame(data)

# 按客户ID分组并计算总购买金额和平均购买金额
result = df.groupby('customer_id').agg({'amount': ['sum', 'mean']})

print(result)

输出结果为：

            amount           
               sum        mean
customer_id                   
C1             300  150.000000
C2             700  233.333333
C3             250  125.000000