Pandas -创建包含聚合结果的列

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松地处理和分析大规模数据集。

在Pandas中，可以使用聚合函数来对数据进行聚合操作，并将聚合结果存储在新的列中。下面是创建包含聚合结果的列的步骤：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据集：data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom', 'Emily'], 'Age': [25, 28, 31, 24], 'Salary': [5000, 6000, 5500, 4500]} df = pd.DataFrame(data)
3. 使用聚合函数计算结果：df['Average Salary'] = df['Salary'].mean()

在上述代码中，我们使用了mean()函数计算了'Salary'列的平均值，并将结果存储在新的'Average Salary'列中。

1. 打印结果：print(df)

输出结果如下：

  Name  Age  Salary  Average Salary

0 John 25 5000 5250.0

1 Emma 28 6000 5250.0

2 Tom 31 5500 5250.0

3 Emily 24 4500 5250.0

可以看到，新的'Average Salary'列包含了聚合结果。

Pandas的优势：

• 灵活性：Pandas提供了丰富的数据结构和数据操作方法，可以灵活地处理各种数据类型和数据格式。
• 效率：Pandas使用了高效的数据结构和算法，能够快速地处理大规模数据集。
• 数据清洗和处理：Pandas提供了丰富的数据清洗和处理功能，可以方便地进行数据预处理和数据转换。
• 数据分析和统计：Pandas提供了强大的数据分析和统计功能，可以进行数据聚合、分组、排序、筛选等操作。

Pandas的应用场景：

• 数据分析和数据处理：Pandas广泛应用于数据分析和数据处理领域，可以处理和分析各种结构化和非结构化数据。
• 机器学习和数据挖掘：Pandas可以作为机器学习和数据挖掘任务的数据预处理和特征工程工具，提供了丰富的数据操作和转换方法。
• 金融和经济领域：Pandas在金融和经济领域有广泛的应用，可以进行金融数据分析、风险管理、投资组合优化等任务。

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