建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
在Python的數(shù)據(jù)處理庫pandas中，分組求和是一種常見的操作，它可以幫助我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并對(duì)每個(gè)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行求和，本文將詳細(xì)介紹如何使用pandas進(jìn)行分組求和操作。
我們提供的服務(wù)有：網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、微信公眾號(hào)開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、亳州ssl等。為上千多家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的亳州網(wǎng)站制作公司
我們需要了解pandas中的一些基本概念：
1、DataFrame：DataFrame是一個(gè)二維表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以存儲(chǔ)多種類型的數(shù)據(jù)，并且具有很多方便的數(shù)據(jù)處理功能。
2、Series：Series是一維數(shù)組，與DataFrame類似，也可以存儲(chǔ)多種類型的數(shù)據(jù)。
3、GroupBy：GroupBy是pandas中的一個(gè)函數(shù)，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。
接下來，我們將通過以下幾個(gè)步驟來演示如何使用pandas進(jìn)行分組求和操作：
步驟1：導(dǎo)入pandas庫
我們需要導(dǎo)入pandas庫，以便使用其中的DataFrame和GroupBy等功能。
import pandas as pd
步驟2：創(chuàng)建DataFrame
創(chuàng)建一個(gè)DataFrame，用于演示分組求和操作，我們可以使用字典、列表或者直接從文件中讀取數(shù)據(jù)來創(chuàng)建DataFrame。
data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'],
'B': ['one', 'two', 'three', 'two', 'three', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
步驟3：使用GroupBy進(jìn)行分組求和
使用GroupBy對(duì)DataFrame進(jìn)行分組，然后對(duì)每個(gè)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行求和，這里我們以列’A’作為分組依據(jù)，對(duì)列’C’和’D’進(jìn)行求和。
result = df.groupby('A')['C', 'D'].sum()
步驟4：查看結(jié)果
打印結(jié)果，查看分組求和后的數(shù)據(jù)。
print(result)
輸出結(jié)果如下：
A C D
0 bar 7 70
1 baz 9 90
2 foo 5 50
從輸出結(jié)果可以看出，我們成功地對(duì)DataFrame進(jìn)行了分組求和操作，下面我們將進(jìn)一步介紹GroupBy的其他用法。
1、多個(gè)分組依據(jù)：我們可以使用多個(gè)列作為分組依據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更復(fù)雜的分組求和操作，我們可以以列’A’和列’B’作為分組依據(jù)，對(duì)列’C’和’D’進(jìn)行求和。
result = df.groupby(['A', 'B'])['C', 'D'].sum()
2、對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行篩選：我們可以使用filter方法對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行篩選，只保留滿足條件的部分，我們可以篩選出列’C’的總和大于10的分組。
filtered_result = result[result['C'] > 10]
3、對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行排序：我們可以使用sort_values方法對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行排序，按照指定的列進(jìn)行升序或降序排列，我們可以按照列’D’的總和進(jìn)行降序排列。
sorted_result = result.sort_values(by='D', ascending=False)
4、對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行聚合操作：除了求和之外，我們還可以使用其他聚合函數(shù)（如mean、min、max等）對(duì)分組結(jié)果進(jìn)行聚合操作，我們可以計(jì)算列’C’的平均值。
mean_result = result['C'].mean()
本文詳細(xì)介紹了如何使用pandas進(jìn)行分組求和操作，通過學(xué)習(xí)這些內(nèi)容，你應(yīng)該已經(jīng)掌握了pandas的基本使用方法，可以在實(shí)際工作中靈活運(yùn)用這些技巧來處理數(shù)據(jù)，希望本文能對(duì)你有所幫助！
本文標(biāo)題：pandas分組求和
網(wǎng)站地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cohspcd.html
