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Python Pandas Dataframe -如何按年份分组并汇总表格中的多列

Python Pandas是一个强大的数据分析工具,而Dataframe是Pandas中的一个重要数据结构。要按年份分组并汇总表格中的多列,可以使用Pandas的groupby函数和agg函数来实现。

首先,需要导入Pandas库并读取数据表格。假设我们有一个名为df的Dataframe对象,包含以下列:年份(year)、月份(month)、销售额(sales)、利润(profit)和产品类别(category)。

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 读取数据表格
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来,可以使用groupby函数按年份(year)进行分组,并使用agg函数对其他列进行汇总计算。假设我们想要计算每年的总销售额和总利润。

代码语言:txt
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# 按年份分组并汇总销售额和利润
summary = df.groupby('year').agg({'sales': 'sum', 'profit': 'sum'})

上述代码将按年份分组,并对每个分组计算销售额和利润的总和。结果将存储在一个新的Dataframe对象summary中,其中包含年份(作为索引)、总销售额和总利润。

如果想要进一步了解Pandas的groupby和agg函数的详细用法,可以参考腾讯云的Pandas文档:Pandas文档

总结:

  • Python Pandas是一个强大的数据分析工具,Dataframe是其重要的数据结构。
  • 要按年份分组并汇总表格中的多列,可以使用Pandas的groupby函数和agg函数。
  • groupby函数用于按指定列进行分组,agg函数用于对分组后的数据进行汇总计算。
  • 通过指定需要汇总计算的列和相应的计算方法,可以得到按年份分组并汇总的结果。
  • 更多Pandas的用法和详细信息可以参考腾讯云的Pandas文档。
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