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使用pandas数据帧如何聚合和分组以及引入非聚合/分组列

使用pandas数据帧进行聚合和分组可以通过以下步骤实现:

  1. 导入pandas库并读取数据:首先需要导入pandas库,并使用read_csv()函数读取数据,将其存储为一个数据帧。
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import pandas as pd

# 读取数据并存储为数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 聚合操作:使用聚合函数对数据进行聚合操作,例如求和、平均值、计数等。
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# 对某一列进行求和
sum_column = df['column_name'].sum()

# 对某一列进行平均值计算
mean_column = df['column_name'].mean()

# 对某一列进行计数
count_column = df['column_name'].count()
  1. 分组操作:使用groupby()函数对数据进行分组操作,可以根据某一列或多列的值进行分组。
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# 根据某一列进行分组,并对另一列进行求和
grouped = df.groupby('column_name')['another_column'].sum()

# 根据多列进行分组,并对某一列进行平均值计算
grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])['column3'].mean()
  1. 引入非聚合/分组列:可以在分组操作后,引入非聚合/分组列,以显示更多的信息。
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# 根据某一列进行分组,并对另一列进行求和,同时引入非聚合列
grouped = df.groupby('column_name').agg({'another_column': 'sum', 'non_grouped_column': 'first'})

在以上步骤中,可以根据具体需求选择不同的聚合函数和分组方式。pandas提供了丰富的聚合函数和分组操作,可以根据实际情况进行选择和组合。

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