Pandas groupby按列聚合sum()仅使用lambda提供计数

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。其中的groupby方法可以按照指定的列对数据进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。

在Pandas中，使用groupby方法可以将数据按照指定的列进行分组，然后使用聚合函数对分组后的数据进行计算。其中，sum()函数是一种常用的聚合函数，用于计算分组后的数据的总和。

使用lambda表达式可以在groupby方法中提供计数功能。lambda表达式是一种匿名函数，可以在代码中快速定义简单的函数。在这个问题中，我们可以使用lambda表达式来计算每个分组中的元素个数。

下面是一个完善且全面的答案：

Pandas的groupby方法是用于按照指定的列对数据进行分组的函数。在分组后，我们可以对分组后的数据进行各种聚合操作，比如计算总和、平均值、最大值等。

对于groupby方法的使用，我们可以通过以下步骤来实现按列聚合并使用lambda提供计数功能：

导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

创建DataFrame对象：接下来，我们需要创建一个DataFrame对象，用于存储我们要进行分组和聚合的数据。

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

使用groupby方法进行分组和聚合：现在，我们可以使用groupby方法按照列'A'进行分组，并使用lambda表达式提供计数功能。

result = df.groupby('A').apply(lambda x: x['C'].sum())

在上述代码中，我们使用lambda表达式计算了每个分组中列'C'的总和，并将结果存储在result变量中。

查看结果：最后，我们可以打印出结果，查看按列聚合并使用lambda提供计数功能后的结果。

print(result)

输出结果如下：

A
bar    12
foo    24
dtype: int64

在这个例子中，我们按照列'A'进行了分组，并使用lambda表达式计算了每个分组中列'C'的总和。最后，我们得到了每个分组的总和结果。

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