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Python Pandas:如何使用返回pd.Series的函数对聚合进行分组

在Python Pandas中,可以使用返回pd.Series的函数对聚合进行分组。具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例数据集:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25, 28, 25],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'London', 'Paris'],
        'Salary': [5000, 7000, 4500, 5000, 4500]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个返回pd.Series的函数:
代码语言:txt
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def calculate_bonus(s):
    total_salary = s.sum()
    bonus_percentage = 0.1
    bonus = total_salary * bonus_percentage
    return pd.Series([total_salary, bonus], index=['Total Salary', 'Bonus'])
  1. 使用该函数对数据进行分组聚合:
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('Name').apply(calculate_bonus)

在上述代码中,我们使用groupby函数将数据按照Name列进行分组,并通过apply函数将calculate_bonus函数应用到每个分组上。calculate_bonus函数返回一个包含总工资和奖金的pd.Series对象。最终,我们得到一个包含每个分组的总工资和奖金的DataFrame对象。

这种方法适用于需要对聚合结果进行更复杂操作的情况,例如计算平均值、标准差等。通过定义返回pd.Series的函数,我们可以更灵活地处理聚合结果。

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