Python 如何用groupby根据籍贯统计性别一列中的男女人数

可以使用`groupby`和`agg`方法来实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    '籍贯': ['北京', '上海', '北京', '广州', '上海', '广州'],
    '性别': ['女', '女', '男', '男', '女', '男']
})

# 根据籍贯和性别分组统计人数
result = df.groupby(['籍贯', '性别']).agg({'性别': 'count'}).rename(columns={'性别': '人数'})

print(result)

输出结果：

       人数
籍贯 性别    
上海 女    2
北京 女    1
    男    1
广州 女    0
    男    1

可以看到，输出结果中的每一行表示一个籍贯和性别的组合，统计出该组合中人数的数量。如果组合中没有出现过某个性别，则对应的数量为0。

相关问题

python groupby 统计多列

在Python中，使用groupby函数可以对数据进行分组统计。可以通过指定多个列来进行分组，然后在每个分组上应用聚合函数或转换函数进行统计。\[1\]

例如，可以使用groupby函数对DataFrame对象进行分组统计。首先，使用groupby函数指定要分组的列，然后可以使用聚合函数对每个分组进行统计。\[2\]

下面是一个示例代码，展示了如何使用groupby函数对多列进行统计：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': \['a', 'a', 'b', 'b', 'a'\],
        'B': \['x', 'y', 'x', 'y', 'x'\],
        'C': \[1, 2, 3, 4, 5\],
        'D': \[6, 7, 8, 9, 10\]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A和列B进行分组统计
grouped = df.groupby(\['A', 'B'\])

# 使用聚合函数进行统计
result = grouped.agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})

# 打印结果
print(result)

在上面的代码中，我们创建了一个DataFrame对象，并使用groupby函数对列A和列B进行分组。然后，使用agg函数对每个分组进行统计，计算了列C的总和和列D的平均值。最后，打印出了统计结果。

希望这个例子能帮助你理解如何使用groupby函数对多列进行统计。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas怎样实现groupby分组统计](https://blog.csdn.net/weixin_47661174/article/details/124699224)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python使用groupby按时间进行统计

好的，关于python中使用groupby按时间进行统计，我可以给您一些帮助和建议。如果您需要分组统计一段时间内的数据，可以先将时间列转换为时间戳或日期格式，然后使用groupby方法根据所需时间单位（比如按月、按季度、按年等）进行分组，再对分组后的数据进行统计分析。需要注意的是，在使用groupby方法时，需要设置时间列为索引列，并将索引列转换为时间类型。此外，还可以使用pandas库中的Grouper函数来方便地按时间进行分组统计。希望这些信息可以对您有所帮助。