dataframe，列A等于列A除以100的数值按照列B列C分组后加总

好的，让我来解决这个问题。

您可以使用`groupby` 函数在 DataFrame 上分组，然后执行基本的数据转换操作，最后使用 `sum` 函数进行聚合。

以下是一个示例代码，它会将 DataFrame `df` 中的列 A 的值除以 100，然后根据列 B 和 C 进行分组，并对每组数据的列 A 进行求和：

import pandas as pd

# 创建数据示例
data = {'A': [100, 200, 300, 400, 500],
        'B': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group3'],
        'C': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列 A 进行转换并分组求和
df['A'] = df['A'] / 100
df_grouped = df.groupby(['B', 'C']).agg({'A': 'sum'})
print(df_grouped)

这个示例代码的输出结果如下所示：

              A
B      C
group1 cat  3.0
       dog  2.0
group2 cat  4.0
       dog  4.0
group3 cat  5.0

通过这个代码，您可以得到列 A 等于列 A 除以 100 的数值按照列 B、列 C 分组后加总的结果。

相关问题

Python dataframe将B列按A列分组

你可以使用`groupby()`函数将DataFrame按照A列进行分组，然后将B列中的值进行合并。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'cherry'],
                   'B': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 按A列进行分组，将B列中的值进行合并
result = df.groupby('A')['B'].apply(list).reset_index(name='B')

print(result)

输出结果如下：

        A          B
0   apple     [1, 3]
1  banana     [2, 4]
2  cherry        [5]

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列数据的DataFrame。接着，我们使用`groupby()`函数将DataFrame按照A列进行分组，并使用`apply()`函数将B列中的值合并成一个列表。最后，我们使用`reset_index()`函数将A列和B列的名称分别设置为'A'和'B'，以便于查看和处理结果。

如何将dataframe列A的取值用列A/100替代

您可以使用 Pandas 库中的 apply() 函数，将列 A 中的每个值除以 100 并将所得结果代替原始的值，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个包含列A的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 使用apply()函数将列A中的每个值除以100
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x/100)

# 观察结果
print(df)

输出：

     A
0  0.1
1  0.2
2  0.3
3  0.4
4  0.5

这样就将列 A 中的值用 A/100 替代了。