使用groupby制作条件列是一种在数据处理中常用的技术,它可以根据指定的条件对数据进行分组,并在每个分组中创建一个新的条件列。
在Python中,可以使用pandas库来实现groupby操作。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Female', 'Male'],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和条件列
df['Total Salary'] = df.groupby('Name')['Salary'].transform('sum')
print(df)
输出结果如下:
Name Age Gender Salary Total Salary
0 Alice 25 Female 5000 13000
1 Bob 30 Male 6000 15000
2 Charlie 35 Male 7000 7000
3 Alice 40 Female 8000 13000
4 Bob 45 Male 9000 15000
在上述代码中,我们首先创建了一个示例数据集df。然后,使用groupby('Name')对数据进行分组,按照姓名(Name)进行分组。接着,使用transform('sum')计算每个分组中薪水(Salary)的总和,并将结果赋值给新的条件列'Total Salary'。最后,打印输出整个数据集。
这样,我们就成功地使用groupby制作了条件列'Total Salary',它表示每个人的总薪水。
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