在Python中,pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了许多功能来处理和分析数据。其中,mean和sum是pandas中的两个常用函数,用于计算数据的平均值和总和。而groupby函数则用于按照指定的列对数据进行分组。
在给定的问答内容中,mean和sum groupby同时位于不同列,意味着我们需要对不同的列进行分组,并计算每个分组的平均值和总和。
下面是一个完善且全面的答案:
在pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组,并同时应用mean和sum函数来计算每个分组的平均值和总和。具体的步骤如下:
import pandas as pd
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
这里我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'和'D'四列的DataFrame对象。
grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'mean', 'D': 'sum'})
这里我们将'A'和'B'两列作为分组的依据,然后使用agg函数对'C'列应用mean函数,对'D'列应用sum函数。
print(grouped)
输出结果如下:
C D
A B
bar one 20 80
three 4 40
two 5 110
foo one 4 80
three 8 80
two 4 50
这里的结果是一个新的DataFrame对象,其中包含了每个分组的平均值和总和。
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