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如何获得按DataFrame分组的值的和,并生成numpy矩阵?

要获得按DataFrame分组的值的和,并生成numpy矩阵,可以使用pandas和numpy库来实现。

首先,我们需要使用pandas库读取数据并创建DataFrame对象。然后,使用groupby函数按照指定的列进行分组。接下来,使用sum函数计算每个分组的和。最后,将结果转换为numpy矩阵。

以下是完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame对象
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Group列进行分组,并计算每个分组的和
grouped = df.groupby('Group').sum()

# 将结果转换为numpy矩阵
matrix = np.array(grouped)

print(matrix)

输出结果为:

代码语言:txt
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[[ 3]
 [ 7]
 [11]]

在这个例子中,我们按照Group列进行分组,并计算每个分组的和。最后,将结果转换为numpy矩阵。

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