data.groupby.agg 合并数据

data.groupby.agg 是 pandas 中的一个函数，用于将数据按照指定的列进行分组，并对分组后的数据进行合并操作。

该函数的基本用法是：data.groupby(column).agg(function)

其中，column 表示要进行分组的列名，function 表示要对分组后的数据进行合并的操作。

例如，假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集，我们希望按照科目分组，并计算每个科目的平均成绩。可以使用如下代码实现：

data.groupby('科目').agg('平均成绩')

这样就会按照科目分组，并对每个分组求取平均成绩。返回的结果是一个包含每个科目和对应平均成绩的数据集。

此外，agg 函数还可以接收多个函数作为参数，用于对分组后的数据进行多种操作。例如，我们可以同时计算每个科目的平均成绩和总成绩：

data.groupby('科目').agg(['平均成绩', '总成绩'])

这样就会返回一个包含每个科目、平均成绩和总成绩的数据集。

总之，data.groupby.agg 函数是对数据进行分组和合并操作的一个非常有用的函数，能够帮助我们对数据进行更加灵活和高效的处理。

相关问题

groupby中的.agg方法

在 pandas 中，groupby 方法可以将数据按照某个列的值进行分组，并对每个组应用特定的函数进行聚合操作。而 .agg 方法则是在 groupby 后对每个分组应用多个聚合函数，并将结果合并为一个 DataFrame。

.agg 方法可以使用单个聚合函数，也可以使用多个聚合函数。例如，我们可以按照某个列的值分组，并对每个组计算平均值和标准差：

import pandas as pd

data = {'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('group')
result = grouped.agg(['mean', 'std'])
print(result)

输出结果为：

        value          
         mean       std
group                 
A      3.000000  1.632993
B      4.000000  1.632993

在上面的例子中，我们使用 .agg 方法对每个分组计算了平均值和标准差，并将结果合并为一个 DataFrame。注意，这里的 agg 方法参数是一个列表，其中包含要应用的聚合函数的名称。

data.groupby(['线上订单号', '包裹数量']).agg({'商品数量': 'sum', '成本和': 'sum'})单元格不自动合并

要让单元格自动合并，可以使用pandas中的style属性。具体实现如下：

1. 先对数据进行分组和聚合，得到一个新的DataFrame：

new_data = data.groupby(['线上订单号', '包裹数量']).agg({'商品数量': 'sum', '成本和': 'sum'})

2. 使用style属性对DataFrame进行格式化：

new_data.style.format({'商品数量': '{:.0f}', '成本和': '{:.2f}'}).\
    set_properties(subset=['线上订单号'], **{'text-align': 'center'}).\
    set_table_styles([{'selector': 'th', 'props': [('text-align', 'center')]}]).\
    apply(lambda x: ['background: #a6cee3' if i%2==0 else 'background: #b2df8a' for i in range(len(x))], axis=1)

这里，我们使用format方法对'商品数量'和'成本和'列进行格式化，保留0位小数和2位小数。然后，使用set_properties方法设置表头和第一列的文本对齐方式为居中。接着，使用set_table_styles方法设置表格样式，使表头居中对齐。最后，使用apply方法对每一行设置背景色，实现单元格自动合并的效果。

完整代码：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

new_data = data.groupby(['线上订单号', '包裹数量']).agg({'商品数量': 'sum', '成本和': 'sum'})

new_data.style.format({'商品数量': '{:.0f}', '成本和': '{:.2f}'}).\
    set_properties(subset=['线上订单号'], **{'text-align': 'center'}).\
    set_table_styles([{'selector': 'th', 'props': [('text-align', 'center')]}]).\
    apply(lambda x: ['background: #a6cee3' if i%2==0 else 'background: #b2df8a' for i in range(len(x))], axis=1)