pandas怎么根据一列数据中有相同部分分组
时间: 2023-11-24 22:23:15 浏览: 51
可以使用 pandas 的 groupby 方法来根据一列数据中有相同部分分组。例如,如果想根据一列数据中相同的前两个字符进行分组,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
'code': ['A01', 'A02', 'B01', 'B02', 'C01'],
'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据 code 列的前两个字符进行分组
grouped = df.groupby(df['code'].str[:2])
# 打印每组的数据
for name, group in grouped:
print('Group:', name)
print(group)
```
执行以上代码,输出结果如下:
```
Group: A0
id code value
0 1 A01 10
1 2 A02 20
Group: B0
id code value
2 3 B01 30
3 4 B02 40
Group: C0
id code value
4 5 C01 50
```
可以看到,代码根据 code 列的前两个字符进行了分组,并且打印出了每组的数据。
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```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和sum函数相加col2列数据
df_sum = df.groupby('col1')['col2'].sum().reset_index()
print(df_sum)
```
输出结果为:
```
col1 col2
0 A 4
1 B 6
```
上述代码中,`groupby`函数按照`col1`列进行分组,然后对每个分组中的`col2`数据进行求和,并将结果保存在一个新的DataFrame中。最后使用`reset_index`函数重置索引。
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```python
grouped = df.groupby("category")
summed = grouped["value"].sum()
```
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```python
summed_df = pd.DataFrame(summed).reset_index()
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```
这将返回一个新的DataFrame对象,其中包含了原始数据以及每个类别的"value"列的总和。