按Dataframe中的列进行分组,并使用分组的数据创建另一个Dataframe,可以使用Pandas库来实现。
首先,导入Pandas库:
import pandas as pd
假设我们有一个名为df的Dataframe,它包含以下列:col1、col2和col3。我们想要按col1列进行分组,并使用分组的数据创建另一个Dataframe。
# 创建示例Dataframe
data = {'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
'col2': [1, 2, 3, 4, 5],
'col3': ['X', 'Y', 'Z', 'W', 'V']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按col1列进行分组
grouped = df.groupby('col1')
# 创建新的Dataframe,包含分组后的数据
new_df = pd.DataFrame({'col1': grouped['col1'].first(),
'sum_col2': grouped['col2'].sum(),
'count_col3': grouped['col3'].count()})
# 打印新的Dataframe
print(new_df)
输出结果为:
col1 sum_col2 count_col3
0 A 8 3
1 B 7 2
在上述代码中,我们首先创建了一个示例Dataframe。然后,使用groupby
函数按col1列进行分组,将分组结果存储在grouped
变量中。接下来,我们使用分组的数据创建了一个新的Dataframe,其中包含了每个分组的col1值的第一个元素、col2列的求和结果以及col3列的计数结果。最后,我们打印了新的Dataframe。
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