python中对group分组后的单列求总分

假设你已经将数据按照group进行了分组，并得到了一个DataFrame对象，其中包含了分组列和分数列，可以使用pandas库的groupby()和sum()方法来进行求和操作，例如：

import pandas as pd

# 假设数据已经存储在df中，包含两列：group和score
result = df.groupby('group')['score'].sum()

这里的groupby('group')表示按照group列进行分组，['score']表示对score列进行求和操作。最终的结果会返回一个Series对象，其中索引为group列中的唯一值，值为每个组的总分数。

相关问题

python groupby分组后求前十

在Python中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并使用聚合函数对每个分组进行计算。要求前十个分组的方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000, 12000, 13000, 14000,15000, 16000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均薪资
grouped = df.groupby('Name')['Salary'].mean()

# 对分组结果进行排序，并取前十个分组
top_ten = grouped.sort_values(ascending=False).head(10)

print(top_ten)

这段代码首先创建了一个DataFrame示例，然后使用groupby函数按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均薪资。最后，对分组结果进行排序，并取前十个分组。输出结果为前十个分组的平均薪资。

python groupby分组后求每组前十

在Python中，使用pandas库可以很方便地对数据进行分组操作。要求每组的前十个值，可以使用`groupby`方法结合`head`方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 从csv文件中读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照cid分组
grouped = df.groupby('cid')

# 对每个分组获取前十个值
result = grouped.head(10)

# 打印结果
print(result)

上述代码中，首先使用`read_csv`方法从csv文件中读取数据，并将其存储在DataFrame对象`df`中。然后，使用`groupby`方法按照'cid'列进行分组操作，得到一个GroupBy对象`grouped`。接下来，使用`head`方法获取每个分组的前十个值，并将结果存储在`result`中。最后，使用`print`函数打印结果。