pandas group by和count total通过添加新列

在 pandas 中，group by 是一种常用的数据分组操作，count total 是通过添加新列来实现的。

首先，group by 是一种基于某个或多个列的值对数据进行分组的操作。它将数据集按照指定的列进行分组，然后可以对每个分组进行统计、聚合或其他操作。group by 可以用于数据的分类、汇总和分析等场景。

count total 是指对每个分组进行计数，并将结果作为新列添加到原始数据集中。通过这个新列，可以直观地查看每个分组中的元素个数。

下面是一个完善且全面的答案示例：

pandas group by 是一种基于某个或多个列的值对数据进行分组的操作。它可以用于数据的分类、汇总和分析等场景。在进行 group by 操作时，需要选择一个或多个列作为分组的依据，然后可以对每个分组进行统计、聚合或其他操作。这些操作可以包括计算每个分组的数量、求和、平均值等。

例如，我们有一个包含商品销售记录的数据集，其中包含商品名称、销售量和销售额等信息。我们可以使用 group by 操作按照商品名称对数据进行分组，并计算每个商品的销售数量和销售总额。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'商品名称': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        '销售量': [10, 5, 8, 3, 6],
        '销售额': [100, 50, 80, 30, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 group by 进行分组，并计算每个商品的销售数量和销售总额
grouped = df.groupby('商品名称').agg({'销售量': 'sum', '销售额': 'sum'})
grouped.reset_index(inplace=True)

# 添加新列 count total，表示每个分组的元素个数
grouped['count total'] = df.groupby('商品名称').size().reset_index()[0]

# 打印结果
print(grouped)

运行结果：

  商品名称  销售量  销售额  count total
0    A   24  240            3
1    B    8   80            2

在上述示例中，我们首先使用 group by 对商品名称进行分组，并对销售量和销售额进行求和。然后，通过添加新列 count total，我们可以看到每个分组中的元素个数，即每个商品的销售记录数量。

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