Pandas groupby可按另一列中的每个逗号分隔值获取一列的总数

Pandas是一个强大的数据分析工具，而groupby是Pandas中用于分组数据的函数。它可以按照指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

对于给定的数据集，如果我们想要按照某一列中的每个逗号分隔值进行分组，并获取另一列的总数，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入Pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

1. 创建一个新的列，将需要分隔的列中的每个逗号分隔值拆分成多个值，并展开成新的行：

# 按照逗号分隔值拆分列，并展开成新的行
data = data.assign(column_name=data['column_name'].str.split(',')).explode('column_name')

1. 使用groupby函数按照拆分后的列进行分组，并对另一列进行计数操作：

# 按照拆分后的列进行分组，并对另一列进行计数
result = data.groupby('column_name')['another_column'].count()

在上述代码中，'column_name'是需要按照逗号分隔值进行分组的列名，'another_column'是需要获取总数的另一列名。

Pandas提供了丰富的功能和方法，可以对数据进行灵活的操作和分析。在云计算领域，可以使用Pandas进行数据预处理、数据分析和数据可视化等工作。

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