pandas分组求和

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：

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%"]
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