如何在pandas中聚合子数据帧？

在pandas中，可以使用groupby()函数来聚合子数据帧。groupby()函数将数据按照指定的列或多个列进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以在GroupBy对象上应用聚合函数来计算每个组的统计量。

以下是在pandas中聚合子数据帧的步骤：

1. 导入pandas库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby()函数按照指定的列进行分组：

# 按照'列名'进行分组
grouped = df.groupby('列名')

1. 在分组后的数据上应用聚合函数：

# 应用聚合函数，如求和、平均值等
aggregated = grouped.agg({'列名': '聚合函数'})

在上述代码中，'列名'是要进行分组的列名，'聚合函数'是要应用的聚合函数，例如'sum'表示求和，'mean'表示平均值。

聚合函数可以是以下常用的函数：

• sum()：求和
• mean()：求平均值
• count()：计数
• min()：最小值
• max()：最大值
• median()：中位数
• std()：标准差
• var()：方差

1. 查看聚合结果：

# 打印聚合结果
print(aggregated)

以上就是在pandas中聚合子数据帧的基本步骤。

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