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如何使用group by值创建新的pandas DataFrame?

使用group by值创建新的pandas DataFrame可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建原始的DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用group by值创建新的DataFrame:
代码语言:txt
复制
grouped_df = df.groupby('Name').mean().reset_index()

上述代码中,我们使用groupby('Name')将DataFrame按照Name列进行分组,然后使用mean()计算每个分组的平均值,最后使用reset_index()重置索引,得到新的DataFrame grouped_df

  1. 查看结果:
代码语言:txt
复制
print(grouped_df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   Name  Score
0  John   93.5
1  Nick   85.0
2   Tom   89.0

新的DataFrame grouped_df包含了每个姓名(Name)的平均分数(Score)。

在这个例子中,我们使用了groupby函数将DataFrame按照Name列进行分组,还使用了mean函数计算每个分组的平均值。你可以根据实际需求使用其他的聚合函数,如sumcount等。

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