是的,可以使用pandas中的groupby
函数来根据其他条件对来自两个不同列的数据进行分组,并根据其他条件跨行对数据进行分组。
首先,你需要使用groupby
函数对两个不同列的数据进行分组。例如,如果你有一个DataFrame df
,其中有两列column1
和column2
,你可以按照column1
和column2
的值进行分组,如下所示:
grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])
接下来,你可以使用其他条件对数据进行分组。你可以使用apply
函数将其他条件应用于分组后的数据。例如,假设你想要根据某个条件在分组后的数据中获取最大值,你可以使用以下代码:
result = grouped['column3'].apply(lambda x: x[x['column4'] > 10].max())
在上面的代码中,我们根据column4
的值大于10的条件,在分组后的数据中找到column3
的最大值。
根据具体需求,你可以使用不同的条件和操作来对数据进行分组和处理。
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