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Python:拆分列后计算列的和

在Python中,我们可以使用pandas库来处理数据和进行计算。对于拆分列后计算列的和,我们可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个包含需要处理的数据的DataFrame对象:
代码语言:txt
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data = {'A': ['a,b,c', 'd,e,f', 'g,h,i'],
        'B': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

这里我们创建了一个包含两列的DataFrame对象,其中列'A'包含了逗号分隔的字符串。

  1. 使用str.split()方法将列'A'拆分成多个列:
代码语言:txt
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df['A'] = df['A'].str.split(',')

这将把逗号分隔的字符串拆分成一个包含多个元素的列表。

  1. 使用explode()方法将列表展开成多行:
代码语言:txt
复制
df = df.explode('A')

这将把每个元素都展开成一行,并复制其他列的值。

  1. 使用groupby()方法按照列'A'进行分组,并计算列'B'的和:
代码语言:txt
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result = df.groupby('A')['B'].sum()

这将计算每个元素在列'B'中的和。

最后,我们可以打印出结果:

代码语言:txt
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print(result)

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'A': ['a,b,c', 'd,e,f', 'g,h,i'],
        'B': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

df['A'] = df['A'].str.split(',')
df = df.explode('A')
result = df.groupby('A')['B'].sum()

print(result)

这样,我们就完成了拆分列后计算列的和的操作。

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