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使用Pandas DataFrae从两个单独的列表中对字典进行分组

使用Pandas DataFrame从两个单独的列表中对字典进行分组的方法如下:

  1. 首先,导入Pandas库并创建两个单独的列表,一个用于存储键(keys),另一个用于存储值(values)。
代码语言:txt
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import pandas as pd

keys = ['A', 'B', 'C', 'A', 'B']
values = [1, 2, 3, 4, 5]
  1. 接下来,将这两个列表合并为一个字典。
代码语言:txt
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data = {'keys': keys, 'values': values}
  1. 然后,使用Pandas的DataFrame函数将字典转换为DataFrame对象。
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame(data)
  1. 最后,使用groupby函数对DataFrame对象进行分组,并对分组后的结果进行操作。
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('keys')

可以对分组后的结果进行各种操作,例如计算每个组的平均值、求和等。

代码语言:txt
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grouped.mean()  # 计算每个组的平均值
grouped.sum()   # 计算每个组的总和

这样就可以使用Pandas DataFrame从两个单独的列表中对字典进行分组了。

Pandas是一个强大的数据分析工具,适用于处理和分析大量的数据。它提供了灵活的数据结构和数据操作功能,使得数据的处理和分析变得更加简单和高效。

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