python:grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index(),以上代码增加分组筛选数据某列的值等于某值
时间: 2024-01-11 17:02:18 浏览: 25
可以在 `groupby()` 中传入一个筛选条件,例如:
```python
grouped = df2[df2['某列'] == 某值].groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()
```
这样就会先筛选出某列等于某值的行,然后再按照某列进行分组,并计算另一列的和。最后使用 `reset_index()` 将结果转换为 DataFrame 类型。
相关问题
python grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 增加除以一个数的数据
你可以在代码中添加一个除法操作,将 `df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum()` 的结果除以你想要的数,例如:
```
divisor = 2
grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()
grouped[df2.columns[5]] = grouped[df2.columns[5]] / divisor
```
这个代码片段将会对 `df2` 按照第二列进行分组,并计算第六列的和,然后将和除以2,最后生成一个包含分组结果和除法计算结果的新 dataframe `grouped`。你可以根据自己的需求修改代码中的分组列、求和列和除数。
python:grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index(),以上代码增加分组筛选数据某列的值
如果你想在以上代码的基础上增加分组筛选数据某列的值,可以使用 `filter` 方法。例如,假设你想筛选出每个分组中第五列的和大于100的数据,可以这样写:
```
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).filter(lambda x: x[df2.columns[5]].sum() > 100)
grouped = grouped.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()
```
这里先使用 `filter` 筛选出符合条件的数据,然后再进行分组和求和操作。最终得到的 `grouped` 数据框中,每个分组的第五列和大于100。