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聚合函数到dataframe,同时保留Pandas中的行

聚合函数是一种用于对数据进行汇总和计算的函数。在数据分析和处理中,聚合函数常用于对数据进行统计、求和、平均值、最大值、最小值等操作。而dataframe是Pandas库中的一种数据结构,类似于表格,可以用于存储和处理二维数据。

在Pandas中,可以使用聚合函数对dataframe进行操作,并保留原始dataframe的行。具体操作可以通过以下步骤实现:

  1. 导入Pandas库并创建dataframe:
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import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 28, 30, 27],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用聚合函数对dataframe进行操作,例如计算平均值和总和:
代码语言:txt
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average_age = df['Age'].mean()
total_salary = df['Salary'].sum()
  1. 保留原始dataframe的行,可以使用groupby函数进行分组操作,并将结果重新赋值给新的dataframe:
代码语言:txt
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grouped_df = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}).reset_index()

在上述代码中,groupby函数将dataframe按照'Name'列进行分组,然后使用agg函数对'Age'列计算平均值,对'Salary'列计算总和。最后,使用reset_index函数将结果重新赋值给新的dataframe,并保留原始dataframe的行。

对于Pandas中的行保留问题,可以通过使用reset_index函数来重新设置行索引,以保留原始dataframe的行。

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