Python Pandas groupby在没有for循环的情况下使用另一个数据帧中的值
在Python Pandas中，可以使用groupby函数在没有for循环的情况下使用另一个数据帧中的值。groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，并可以对每个分组进行聚合操作。
首先，我们需要导入Pandas库：
import pandas as pd然后，我们可以创建两个数据帧df1和df2，其中df1包含需要分组的数据，df2包含需要使用的值：
df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B': ['one', 'two', 'two', 'one'],
'D': [10, 20, 30, 40]})接下来，我们可以使用merge函数将两个数据帧合并，并根据指定的列进行匹配：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])现在，我们可以使用groupby函数对合并后的数据帧进行分组，并对每个分组进行聚合操作，例如求和：
result = merged_df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()在这个例子中，我们根据列'A'和'B'进行分组，并对每个分组中的'C'列进行求和操作。最后，我们可以打印结果：
print(result)完整的代码如下：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B': ['one', 'two', 'two', 'one'],
'D': [10, 20, 30, 40]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])
result = merged_df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()
print(result)这样，我们就可以在没有使用for循环的情况下，使用另一个数据帧中的值进行分组和聚合操作。
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