在Python的(de)分組數據處理庫pandas中，分組求和是求和一種常見(jiàn)的操作，它可以幫助我們對數據進(jìn)行分組，分組并對每個(gè)組內的求和數據進(jìn)行求和，本文將詳細介紹如何使用pandas進(jìn)行分組求和操(′_｀)作。分組
（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )，求和侵刪）我們需要了解pandas中的分組一些基本概念：
1、DataFrame：DataFrame是求和一個(gè)二維表格型數據結構，可以存儲多種類(lèi)型的分組數據，并且具有很多方便的求和數據處理功能。
2、分組Series：Series是求和一維數組，與DataF(????)rame類(lèi)似，分組也可以存儲多種類(lèi)型??的求和數據。
3、分組G??ro(?Д?)upBy：GroupBy是pandas中的一個(gè)函數，用于對數據進(jìn)行分組。
接下來(lái)，我們將通過(guò)以下幾個(gè)步驟來(lái)演示如何使用pandas進(jìn)行分組求和操作：
步驟1：導入pandas庫
我們需要導入pandas庫，以便使用其中的DataFrame和GroupBy等功能。
import pandas as pd步驟2：創(chuàng )建DataFrame
data = { 'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar'??, 'baz'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'two', 'three', 'one'], 'C': [1, 2, 3, 4, 5,?? 6], 'D??':?? [10, 20, 30, 40, 50, 60]}df = pd.DataFrame(data)步驟??3：使用GroupBy進(jìn)行分組求和
result = df.groupb( ?ヮ?)y('A')['C', 'D'].sum()步驟4：查看結果
打印結果，查看分組求和后的數據。
print(result)
輸出結果如下：
A C D0 bar 7 701 baz 9 902 foo 5 50
從輸出結果可以看出，我們成功地對DataFrame進(jìn)行了分組求和操作，下面我們將進(jìn)一步介紹Grou(╯°□°）╯pBy的其他用法。
1、多個(gè)分組依據：我們可以使用多個(gè)列作為分組依據，對數據進(jìn)行(xing)更復雜的分組求和操作，我們可以以列( ?▽?)’A’和列’B’作為分組依據(ju)，對列̵ヽ(′▽?zhuān)?/7;C’和’D’進(jìn)(jin)行求和。
result = df.grou??pby(['A', 'B'])['C', 'D'].sum()
2、對分組結果進(jìn)行篩選：我們可以使用filter方法對分組結果進(jìn)行篩選，只保留滿(mǎn)足條件的部分??，我們可以篩選出列&#(O_O)8217;C’的總和大于1ヽ(′ー｀)ノ0的分組。
filtered_result = result[result['C'] >??;?? 10]3、對分組結果進(jìn)行排序：我們可以使用sort_values方法對分組結果進(jìn)行排序，按照指定的列進(jìn)行升序或降序排列，我們可以按照列’D’的總和進(jìn)行降序排列。
sorted_result = result(′ω｀*).sort_values(by='D', ascending(′_ゝ`)=Fal┐(′?｀)┌se)
4、對分組結果?進(jìn)行聚合操作：除了求和??之外，我們還可以使用其他聚合函數（如mean、min、max等）對分組結果進(jìn)行聚合操作，我們可以計算列’C’的平均值。
mean_result = result['C'].mean()Copyright ? 2012-2018 天津九安特機電工程有限公司 版權所有 備案號：
