如何把两个表得内容以某列得阶梯价格进行分组
时间: 2024-05-08 12:16:21 浏览: 42
假设有两个表,分别为A表和B表,它们的某列为价格列,需要按照价格列的阶梯价格进行分组合并。以下是一种实现方式:
1. 首先,需要确定价格的阶梯,可以通过自定义函数实现。例如,以下函数将价格分为3个阶梯:0-100、100-200、200及以上。
```
def price_category(price):
if price < 100:
return '0-100'
elif price < 200:
return '100-200'
else:
return '200以上'
```
2. 对A表和B表的价格列应用该函数,将价格按照阶梯分类。可以使用apply方法实现。假设A表的价格列为price_a,B表的价格列为price_b,可以如下操作:
```
A['price_category'] = A['price_a'].apply(price_category)
B['price_category'] = B['price_b'].apply(price_category)
```
3. 将A表和B表按照价格阶梯进行分组,可以使用groupby方法。假设A表和B表都已经添加了price_category列,可以按照如下方式分组合并:
```
merged = pd.concat([A, B]).groupby('price_category').sum()
```
其中,pd.concat([A, B])将A表和B表按照行方向合并成一个新的DataFrame,groupby('price_category')按照price_category列进行分组,sum()对分组后的每一组进行求和操作。最终得到的merged表,每一行代表一个价格阶梯,每一列代表各个表的某列的总和。