以下是一个使用Python的pandas库来按照相同列的值对结果进行分组的示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'列1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'列2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'结果列': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照'列1'的值对结果进行分组
grouped = df.groupby('列1')
# 对每个分组进行操作(例如求和)
sum_by_group = grouped['结果列'].sum()
# 打印结果
print(sum_by_group)
上述代码首先创建了一个示例数据集,其中包含3列:'列1'、'列2'和'结果列'。然后,使用groupby()
函数将数据集按照'列1'的值进行分组,存储在grouped
变量中。最后,对每个分组的'结果列'进行求和操作,并将结果存储在sum_by_group
变量中,最后打印结果。
这是一个简单的示例,但你可以根据自己的需求对每个分组进行更复杂的操作。