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使用pd.groupby创建两列

是指利用Pandas库中的groupby函数对DataFrame进行分组,并在分组后创建两个新的列。这个操作通常用于对数据进行分组统计或者数据聚合。

在Pandas中,groupby函数用于按照指定的列或者多个列对数据进行分组。它可以配合其他函数实现分组后的操作,比如聚合函数(sum、mean、count等)、数据变换(transform)、过滤(filter)等。

下面是使用pd.groupby创建两列的步骤:

  1. 首先导入Pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建DataFrame数据:
代码语言:txt
复制
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用groupby函数进行分组,并创建两个新的列:
代码语言:txt
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grouped = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum().reset_index()
grouped.columns = ['A', 'B', 'Sum_C']
df = df.merge(grouped, on=['A', 'B'], how='left')

上述代码中,我们首先对DataFrame df按照'A'和'B'两列进行分组,然后统计'C'列的和,并将结果保存到新的列'Sum_C'中。最后使用merge函数将分组后的结果合并回原始的DataFrame中,以便创建两列。

这样,通过使用pd.groupby创建两列的操作,我们可以实现对数据的分组统计,并且将分组后的结果作为新的列添加到原始的DataFrame中。

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