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如何循环两个数据帧的列,group by key并执行计算

循环两个数据帧的列,group by key并执行计算的方法可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
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import pandas as pd
  1. 创建两个数据帧(DataFrame):
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df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})
  1. 合并两个数据帧:
代码语言:txt
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merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
  1. 根据key进行分组:
代码语言:txt
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grouped_df = merged_df.groupby('key')
  1. 执行计算操作,例如计算每个分组的平均值:
代码语言:txt
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result = grouped_df.mean()

完整的代码示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
grouped_df = merged_df.groupby('key')
result = grouped_df.mean()

print(result)

这段代码的作用是将两个数据帧按照key进行合并,并根据key进行分组,然后计算每个分组的平均值。你可以根据实际需求修改计算操作,例如求和、计数等。

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