groupby之后部分求和

如果您想在使用`groupby`函数进行分组后，对某些列进行求和，可以使用`agg`函数结合字典来指定每列应用的聚合函数。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
                   'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用groupby函数对Category列进行分组，并对Value1列求和，对Value2列取平均值
result = df.groupby('Category').agg({'Value1': 'sum', 'Value2': 'mean'})

# 打印结果
print(result)

在上述示例中，我们首先使用`groupby`函数将DataFrame按照"Category"列进行分组。然后，使用`agg`函数指定每列应用的聚合函数，其中"Value1"列应用了求和函数"sum"，"Value2"列应用了平均值函数"mean"。最后，将结果打印出来。

您可以根据具体需求，在字典中指定不同的列和相应的聚合函数。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

group by求和

你可以使用SQL语句中的GROUP BY关键字来进行分组和求和操作。在你提供的引用内容中，有一个示例SQL语句可以用于求和。这是一个示例SQL语句：

SELECT TeamName, SUM(PeopleNum) AS TotalsPeopleNum, SUM(CraneMoney) AS TotalsCraneMoney
FROM PRJ_BuildLogInfo
GROUP BY TeamName;

在这个SQL语句中，我们使用GROUP BY关键字将PRJ_BuildLogInfo表中的记录按照TeamName字段进行分组，并使用SUM函数对PeopleNum和CraneMoney字段进行求和。这样，你就可以获得按照TeamName分组后的PeopleNum和CraneMoney的总和。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MySql分组查询（group by）并计算对应的字段之和及两个字段相乘之后的和](https://blog.csdn.net/JiangName/article/details/78808041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [linq group by 求和实例](https://blog.csdn.net/tink_tl/article/details/81939277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

groupby函数 求和

`groupby`函数是pandas库中用于分组操作的重要函数之一。您可以使用`groupby`函数对DataFrame对象进行分组，并对每个组应用聚合函数，如求和、均值等。

下面是使用`groupby`函数进行求和的示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用groupby函数对Category列进行分组，并对Value列进行求和
sum_by_category = df.groupby('Category')['Value'].sum()

# 打印结果
print(sum_by_category)

这段代码将根据"Category"列的值对DataFrame进行分组，并对每个组中的"Value"列进行求和。最后打印出每个组的求和结果。

除了`sum()`函数，您还可以使用其他聚合函数，如`mean()`、`max()`、`min()`等进行不同的计算。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。