pandas 分组求和

以下是使用pandas进行分组求和的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 85, 70, 75, 65]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照姓名进行分组，并求每个人的总分
grouped = df.groupby('Name')
sum_scores = grouped['Score'].sum()

print(sum_scores)

输出结果为：

Name
John    150
Nick    165
Tom     150
Name: Score, dtype: int64

这里我们首先导入pandas库，并创建一个示例数据集。然后使用`groupby`函数按照姓名进行分组，并使用`sum`函数求每个人的总分。最后打印出每个人的总分。

相关问题

pandas分组求和

通过使用pandas库的分组功能，可以很方便地对数据进行分组求和操作。首先，使用groupby方法按照需要分组的列进行分组，然后使用sum方法对分组后的数据进行求和。例如，假设有一个数据框df，其中包含状态列和实际价格列，我们可以按照状态列进行分组，并对实际价格列进行求和，代码如下：
df.groupby('状态')['实际价格(元)'].sum()
这将返回按照状态分组后的实际价格的总和。使用aggregate、apply和transform方法也可以实现类似的分组求和操作，具体用法可以参考引用、和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

pandas 分组求和并排序

假设我们有一个数据集，包含用户的姓名、性别、年龄和收入等信息。我们想要按照性别进行分组，然后计算每个性别的平均年龄和收入，并按照收入降序排列。可以使用 pandas 的 groupby 和 agg 方法来实现。

首先，读取数据集并导入 pandas 库：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

然后，按照性别进行分组，计算平均年龄和收入：

grouped_data = data.groupby('性别').agg({'年龄': 'mean', '收入': 'mean'})

最后，按照收入降序排列：

sorted_data = grouped_data.sort_values(by='收入', ascending=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

grouped_data = data.groupby('性别').agg({'年龄': 'mean', '收入': 'mean'})

sorted_data = grouped_data.sort_values(by='收入', ascending=False)

print(sorted_data)

其中，`data.csv` 是数据集的文件路径，可以根据实际情况进行修改。