一张表按另一张表分类求和 用pandas怎么写

可以使用 Pandas 中的 merge 函数将两张表进行合并，同时使用 groupby 函数按照要求分类，再通过 sum 函数求和。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两张表
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 合并两张表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Key')

# 按照要求分类求和
sum_df = merged_df.groupby('Category')['Value'].sum()

# 打印结果
print(sum_df)

其中，'table1.csv' 和 'table2.csv' 是两张要合并的表，'Key' 是它们共同的列，'Category' 是要按照分类求和的列，'Value' 是要求和的值。

相关问题

pandas把一张表连接到另一张表的下面

可以使用 `pandas.concat()` 函数来将两张表按照行方向连接起来。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按照行方向连接两个数据表
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8
5  6  9

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数创建了两个数据表 `df1` 和 `df2`，然后使用 `pd.concat()` 函数将这两个数据表按照行方向连接起来，最后将结果保存在 `result` 变量中。`ignore_index=True` 表示重新生成索引，使得结果表中的行索引从 0 开始连续递增。

pandas创建一张空表

在Pandas中，创建一张空的数据表格（DataFrame）是非常常见的操作，通常用于后续的数据填充或处理。你可以使用`pd.DataFrame()`函数创建一个空的DataFrame，或者指定特定的列数和列名。下面是一些创建空DataFrame的方法：

1. **无参数创建**：

   import pandas as pd
   empty_df = pd.DataFrame()

这将创建一个没有任何数据的空DataFrame。

2. **指定列数和列名**：

   columns = ['A', 'B', 'C']
   empty_df = pd.DataFrame(index=range(0), columns=columns)

这里通过`index=range(0)`创建一个空的行索引，指定列名列表`columns`。

3. **指定特定的列类型**：

   dtypes = {'A': int, 'B': float, 'C': str}
   empty_df = pd.DataFrame(columns=dtypes.keys())

如果你知道某些列的预期数据类型，可以在创建时指定。

4. **使用空值**：

   empty_df = pd.DataFrame(np.nan, columns=['A', 'B', 'C'])

使用`np.nan`创建全为缺失值的DataFrame。

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