如何使用Python对多列求和以获得"groupby“类型的输出？
在Python中，可以使用pandas库来对多列进行求和以获得"groupby"类型的输出。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby对Category列进行分组，并对Value1和Value2列进行求和
grouped = df.groupby('Category').sum()
print(grouped)输出结果如下：
Value1 Value2
Category
A 8 23
B 7 17在上述代码中，首先创建了一个示例数据集df，其中包含了一个Category列和两个数值列Value1和Value2。然后使用groupby方法对Category列进行分组，并使用sum方法对Value1和Value2列进行求和。最后打印输出了分组求和后的结果。
这种方法可以方便地对多列进行求和，并且输出的结果是以"groupby"类型的形式展示的，即按照指定列进行分组，并对其他列进行求和。这在数据分析和统计中非常常见，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
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product_name_max_contributed_price_year_month
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| datetime | category | product_name | sale_price|
| |
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df = pd.DataFrame({'a':[1,0,0], 'b':[0,1,0], 'c':[1,0,0], 'd':[2,3,4]})
和一个分类系列
category = pd.Series(['A', 'B', 'B', 'A'], ['a', 'b', 'c', 'd'])
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re
浏览 0提问于2018-04-19得票数 3
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获取基于另一列pands python的分组值的百分比
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我的pandas_df中有两列。类别和金额。我的数据如下所示：
category amount
home 20
home 10
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fashion 10
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预期输出：home 30 - 23% etc
我的代码：
dict(df.groupby(['category'])['am
浏览 15提问于2020-08-04得票数 1
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np.random.seed(11)
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df
A B C
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1 0 aaa 1000
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用大熊猫与条件相加重复行
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我有一个像这样的数据仓库：
Name rent sale
0 A 180 2
1 B 1 4
2 M 12 1
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4 A 180 5
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duplicate行A列的重复值180在列中只保留一个(不加和)或 =>示例重复行A具有不同的值<code>E 117</code>2&5在Sale列<code>E 218</code>
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pandas groupby:使用元组索引聚合列表
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这个问题类似于一个被问到的问题，但是有一个元组索引。对一列列表进行分组可以很好地处理单个索引：
mydata = [{'idx': 'A', 'list_str': ['hi', 'babe']},
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{'idx': 'A', 'list_str&
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A = pd.DataFrame({'group':['A','A','A','A','B','B','B'],
'value1':[1,2,3,4,5,6,7],
'value2':[8,5,4,3,7,8,8]})
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熊猫按日期分组，有子类别和总数
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Date Category1 Cat2 Cat3 Cat4 Value
0 2021-02-02 4310 0 1 0 1082.00
1 2021-02-03 5121 2 0 0 -210.82
2 2021-02-03 4310 0 0 0 238.41
3 2021-02-12 5121 2 2 0 -1489.11
4
浏览 8提问于2022-02-22得票数 0
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熊猫群应用函数与一系列函数
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我有这样的数据集(示例用途)
df = pd.DataFrame({
'Store' : [100, 100, 100, 100, 101, 101, 101, 101],
'Product' : [5, 3, 10, 1, 3, 11, 2, 5],
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'Sales'
浏览 1提问于2021-03-23得票数 1
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试图从熊猫的数据中获得小计
pandas、crosstab、subtotal
我正在数据中的两列之间做交叉列表。下面是列中的一个示例：
column_1 column_2
A -8
B 95
A -93
D 11
C -62
D -14
A -55
C 66
B 76
D -49
我正在寻找一个代码，它返回A、B、C和D的小计。例如，对于A，小计将是-156 (-8-93-55 = -156)。
我试着用panda
浏览 1提问于2021-11-29得票数 0
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使用MultiIndex实现数据帧中两个字段的分组和求和
python、python-3.x、pandas、header、pandas-groupby
我正在尝试做一个GroupBy和Sum，但这有点棘手，因为我认为我需要基于数据框中的两个头来做这件事。我需要在一个特定的数据帧中有两个头，所以我会相应地设置它。 df = pd.read_csv(f, delimiter='\t', skiprows=0, header=[0,1]) 当我列出我的数据框中的所有字段时，我看到了以下内容。 my_list = list(df_append)
my_list 然后..。 [('IDRSSD', 'Unnamed: 0_level_1'),
('RCFD3531',
浏览 23提问于2021-01-16得票数 0
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不给出预期结果用群求和
python、pandas、dataframe、sum
我需要在另一列上使用group对某一列的值进行求和，并使用这些值覆盖dataframe
我试过-
df.groupby('S/T name')['Age group (Years)Total Persons'].sum()
Dataframe将在-
S/T code S/T name city name population
1 NSW Greater sydney 1000
1 NSW rest o
浏览 1提问于2019-04-17得票数 0
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数据合并后柱的俾斯卡姆和
dataframe、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
在合并两个dataframe之后，如何对所有列进行求和？
我有第一个df，每个用户有一行：
df = sqlContext.createDataFrame([("2022-01-10", 3, 2,"a"),("2022-01-10",3,4,"b"),("2022-01-10", 1,3,"c")], ["date", "value1", "value2", "userid"])
df.show()
+----------+----
浏览 4提问于2022-01-10得票数 0
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