groupby pandas数据帧上的算术运算

在pandas数据帧上进行算术运算时，可以使用groupby函数来按照指定的列或条件对数据进行分组，并对每个分组进行相应的算术运算。

groupby函数可以将数据按照指定的列或条件进行分组，返回一个GroupBy对象。然后，可以在GroupBy对象上应用各种聚合函数来执行算术运算，如求和、平均值、最大值、最小值等。

下面是groupby函数的一般语法：

grouped = df.groupby(by=grouping_columns)
result = grouped.agg(aggregation_functions)

其中，grouping_columns是用于分组的列名或条件，可以是单个列名或多个列名的列表。aggregation_functions是要应用于每个分组的聚合函数，可以是单个函数或多个函数的列表。

例如，假设我们有一个名为df的pandas数据帧，其中包含了学生的姓名、科目和成绩。我们想要按照科目对数据进行分组，并计算每个科目的平均成绩和总成绩，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '科目': ['数学', '数学', '数学', '数学', '英语', '英语', '英语', '英语'],
        '成绩': [80, 90, 85, 95, 70, 75, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照科目进行分组，并计算平均成绩和总成绩
grouped = df.groupby('科目')
result = grouped.agg({'成绩': ['mean', 'sum']})

print(result)

输出结果如下：

    成绩     
  mean  sum
科目         
数学  87.5  350
英语  77.5  310

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df，然后使用groupby函数按照科目对数据进行分组。接着，使用agg函数对每个分组的成绩列应用了mean和sum两个聚合函数，分别计算了平均成绩和总成绩。最后，打印出了计算结果。

对于groupby函数的更多详细用法和参数说明，可以参考腾讯云文档中的GroupBy函数。

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