pandas分组求和

时间: 2023-10-20 10:06:08 浏览: 54
通过使用pandas库的分组功能,可以很方便地对数据进行分组求和操作。首先,使用groupby方法按照需要分组的列进行分组,然后使用sum方法对分组后的数据进行求和。例如,假设有一个数据框df,其中包含状态列和实际价格列,我们可以按照状态列进行分组,并对实际价格列进行求和,代码如下: df.groupby('状态')['实际价格(元)'].sum() 这将返回按照状态分组后的实际价格的总和。使用aggregate、apply和transform方法也可以实现类似的分组求和操作,具体用法可以参考引用、和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题

pandas 分组求和

以下是使用pandas进行分组求和的示例: ```python import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'], 'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'], 'Score': [80, 90, 85, 70, 75, 65]} df = pd.DataFrame(data) # 按照姓名进行分组,并求每个人的总分 grouped = df.groupby('Name') sum_scores = grouped['Score'].sum() print(sum_scores) ``` 输出结果为: ``` Name John 150 Nick 165 Tom 150 Name: Score, dtype: int64 ``` 这里我们首先导入pandas库,并创建一个示例数据集。然后使用`groupby`函数按照姓名进行分组,并使用`sum`函数求每个人的总分。最后打印出每个人的总分。

pandas 分组求和补齐

pandas的分组求和补齐可以通过以下步骤实现: 1. 首先,创建一个全为0的DataFrame,并将列索引设置为电影的分类。这可以使用`pd.DataFrame`函数和numpy的`zeros`函数来实现。 2. 接下来,对电影的分类进行字符串分割,并获取唯一的分类列表。这可以使用列表推导式和numpy的`unique`函数来实现。 3. 然后,使用`groupby`函数将DataFrame按照电影的分类进行分组。 4. 对每个分组,使用`sum`函数求和。 5. 使用`reindex`函数将求和结果补齐到原始的分类列表长度。这样可以确保每个分类都有对应的求和结果。 下面是一个示例代码: ``` # 创建一个全为0的DataFrame,列索引为电影的分类 temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38709816/12862890)[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: 50%"] - *2* *3* [六、Pandas高级处理(缺失值、离散化、合并、交叉表与透视表、分组和聚合)](https://blog.csdn.net/u012441595/article/details/121940461)[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: 50%"] [ .reference_list ]

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