按照一个列的值对行进行分组，将另一个列的值求和并计算出现次数。
创始人
2024-08-26 00:00:27
0次

你可以使用pandas库来实现按照一个列的值对行进行分组，并计算另一个列的值的和和出现次数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列'A'的值进行分组，并计算列'B'的和和出现次数
grouped = df.groupby('A').agg({'B': ['sum', 'count']})

# 打印结果
print(grouped)

输出结果如下：

      B     
    sum count
A            
bar  12     3
foo  24     5

在上面的代码中，我们首先导入pandas库，并创建了一个包含两列的DataFrame对象。然后，我们使用groupby()方法按照列'A'的值进行分组。接下来，我们使用agg()方法来计算列'B'的和和出现次数。最后，我们打印出结果。

上一篇：按照一个列的两个函数对数据框进行分区和写入操作，并将输出映射到指定的目录结构。

下一篇：按照一个列的最大值进行分组并过滤，并根据另一个列的条件选择前N个值。

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