groupby.sum

时间: 2023-10-24 14:31:04 浏览: 48
groupby.sum是一个用于对数据进行分组并计算分组内元素和的函数。它可以按照指定的列进行分组,并对其他列进行求和操作。具体来说,在使用groupby.sum函数时,我们需要指定需要分组的列,以及需要进行求和的列。然后,该函数会将数据按照指定的列进行分组,并计算每个分组内指定列的和。最后,返回一个包含分组结果和求和值的新表格。 举个例子,如果我们有一个名为df的表格,其中包含"user"和"消费金额"两列。我们可以使用groupby.sum函数按照"user"列进行分组,并计算每个用户的"消费金额"的总和。输出结果将是一个以"user"为索引的新表格,其中包含每个用户的总消费金额。 例如,给定以下表格数据: | user | 消费金额 | |---------|--------| | user1 | 12 | | user1 | 12 | | user2 | 15 | | user2 | 15 | | user3 | 17 | | user2 | 20 | 我们可以使用groupby.sum函数进行如下操作: df.groupby('user').sum() 输出结果将是一个新表格,包含每个用户的总消费金额: | user | 消费金额 | |---------|--------| | user1 | 24 | | user2 | 50 | | user3 | 17 | 所以,groupby.sum函数可以用于根据指定的列进行分组,并对其他列进行求和操作,得到每个分组的求和结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [简单介绍MySQL中GROUP BY子句的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38501751/14834975)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [简单东西-group by与sum一起进行数据统计](https://blog.csdn.net/wojiushiwo945you/article/details/51151390)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [python pandas中groupby()的使用,sum和count](https://blog.csdn.net/qq_39290990/article/details/121435796)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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