不使用apply聚合pandas数据帧
的方法有多种，以下是一些常用的方法：
- GroupBy聚合：可以使用pandas的GroupBy对象来进行数据帧的聚合操作。可以通过指定要聚合的列名，然后使用聚合函数进行计算。常用的聚合函数包括sum、mean、count、max、min等。示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 使用GroupBy聚合求和
result = df.groupby('Category')['Value'].sum()
print(result)该方法将数据帧按照指定列进行分组，并对每个分组应用指定的聚合函数。
- pivot_table聚合：可以使用pandas的pivot_table函数来进行数据帧的聚合操作。pivot_table函数可以指定要聚合的列和行，并可以指定聚合函数。示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 使用pivot_table聚合求和
result = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', aggfunc='sum')
print(result)该方法将数据帧按照指定行和列进行分组，并对每个分组应用指定的聚合函数。
- agg聚合：可以使用pandas的agg函数来进行数据帧的聚合操作。agg函数可以接受一个字典作为参数，字典的键是要聚合的列，值是要应用的聚合函数。示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 使用agg聚合求和
result = df.groupby('Category').agg({'Value': 'sum'})
print(result)该方法将数据帧按照指定列进行分组，并对每个分组应用指定的聚合函数。
这些方法可以根据具体需求选择使用，每种方法都有其适用的场景和优势。需要根据数据的特点和处理的目标选择最合适的方法。腾讯云提供的与数据处理相关的产品有腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci ）和腾讯云云服务器CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm ）。
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