python grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 增加除以一个数的数据

你可以在代码中添加一个除法操作，将 `df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum()` 的结果除以你想要的数，例如：

divisor = 2
grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()
grouped[df2.columns[5]] = grouped[df2.columns[5]] / divisor

这个代码片段将会对 `df2` 按照第二列进行分组，并计算第六列的和，然后将和除以2，最后生成一个包含分组结果和除法计算结果的新 dataframe `grouped`。你可以根据自己的需求修改代码中的分组列、求和列和除数。

相关问题

python：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()，以上代码增加分组筛选数据某列的值

如果你想在以上代码的基础上增加分组筛选数据某列的值，可以使用 `filter` 方法。例如，假设你想筛选出每个分组中第五列的和大于100的数据，可以这样写：

grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).filter(lambda x: x[df2.columns[5]].sum() > 100)
grouped = grouped.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

这里先使用 `filter` 筛选出符合条件的数据，然后再进行分组和求和操作。最终得到的 `grouped` 数据框中，每个分组的第五列和大于100。

python改成索引多条数据列：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

好的，正确的代码应该是：

grouped = df2.groupby(df2.columns[[1, 3]])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

这样就可以按照第1列和第3列的组合进行分组，并统计第5列的和了。如果需要统计多列的和，可以在后面的方括号内添加需要统计的列的索引。