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根据条件在Pandas中添加行(分组)

在Pandas中,可以使用groupby()函数来根据条件进行分组,并添加行。

首先,我们需要导入Pandas库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

然后,我们可以创建一个DataFrame来演示如何根据条件添加行:

代码语言:txt
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data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

现在,我们有一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。

假设我们想要根据年龄进行分组,并在每个分组的末尾添加一行总计。我们可以按照以下步骤进行操作:

  1. 使用groupby()函数根据年龄进行分组:
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('Age')
  1. 创建一个新的DataFrame,用于存储分组后的结果:
代码语言:txt
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result = pd.DataFrame(columns=df.columns)
  1. 遍历每个分组,并将分组数据添加到结果DataFrame中:
代码语言:txt
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for name, group in grouped:
    # 将分组数据添加到结果DataFrame中
    result = result.append(group)
    # 计算并添加总计行
    total_row = {'Name': 'Total', 'Age': group['Age'].sum(), 'City': ''}
    result = result.append(total_row, ignore_index=True)

在上述代码中,我们使用append()函数将分组数据添加到结果DataFrame中,并使用sum()函数计算每个分组的年龄总和。然后,我们创建一个包含总计行的字典,并使用append()函数将其添加到结果DataFrame中。

最后,我们可以打印结果DataFrame来查看添加行后的结果:

代码语言:txt
复制
print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
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      Name Age      City
0    Alice  25  New York
1    Total  25          
2      Bob  30     Paris
3    Total  30          
4  Charlie  35    London
5    Total  35          
6    David  40     Tokyo
7    Total  40          
8      Eve  45    Sydney
9    Total  45

这样,我们就成功根据条件在Pandas中添加了行(分组)。请注意,上述示例仅用于演示目的,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。

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