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pandas中多索引数据帧的分组和求和

在pandas中,多索引数据帧的分组和求和可以通过使用groupby()和sum()函数来实现。

首先,我们需要导入pandas库并创建一个多索引数据帧。多索引数据帧是一个具有多个层次的索引的数据结构,可以通过多个维度对数据进行分组和聚合操作。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建多索引数据帧
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['A', 'B'])  # 设置多索引

# 分组和求和
grouped = df.groupby(level=[0, 1])  # 按多索引的第一和第二级别进行分组
summed = grouped.sum()  # 对分组后的数据进行求和

print(summed)

输出结果如下:

代码语言:txt
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         C   D
A   B         
bar one  16  23
    two   4  10
foo one   3  15
    two   3   9

在这个例子中,我们首先创建了一个多索引数据帧df。然后,我们使用groupby()函数按多索引的第一和第二级别进行分组。最后,我们使用sum()函数对分组后的数据进行求和。

多索引数据帧的分组和求和在实际应用中非常有用。例如,可以使用多索引数据帧对销售数据按地区和时间进行分组,并计算每个地区每个时间段的销售总额。

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