pandas 如何分组求和|极客笔记

pandas 如何分组求和

在数据处理和分析过程中，经常需要对数据进行分组计算，求和是其中最基本的一种操作。Pandas是Python中一个常用的数据分析库，提供了丰富的功能来对数据进行操作和分析，包括对数据进行分组聚合操作。本文将详细介绍如何使用Pandas来对数据进行分组求和操作。

1. 导入Pandas库

首先在Python环境中导入Pandas库，用于数据处理和分析。

import pandas as pd

2. 创建数据集

为了演示分组求和操作，我们首先创建一个包含多个字段的数据集。

data = {
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'value1': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'value2': [15, 25, 35, 45, 55, 65]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果：

  group  value1  value2
0     A      10      15
1     B      20      25
2     A      30      35
3     B      40      45
4     A      50      55
5     B      60      65

3. 分组求和

3.1 按单个字段分组求和

首先，我们可以按照group字段对数据进行分组，并对value1字段进行求和操作。

grouped = df.groupby('group')['value1'].sum()
print(grouped)

运行结果：

group
A    90
B    120
Name: value1, dtype: int64

3.2 按多个字段分组求和

除了按单个字段进行分组求和外，还可以按多个字段进行分组求和操作。例如，我们可以按照group字段和value2字段进行分组，并对value1字段进行求和操作。

grouped = df.groupby(['group', 'value2'])['value1'].sum()
print(grouped)

运行结果：

group  value2
A      15        10
       35        30
       55        50
B      25        20
       45        40
       65        60
Name: value1, dtype: int64