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如何在除一列之外的所有列都相同的pandas DataFrame中合并观察结果?

在除一列之外的所有列都相同的pandas DataFrame中合并观察结果,可以使用groupby函数和agg函数来实现。

首先,使用groupby函数将DataFrame按照除目标列外的其他列进行分组。然后,使用agg函数对每个分组进行聚合操作,例如取平均值、求和等。最后,使用reset_index函数将分组后的结果重新设置索引,以便得到合并后的观察结果。

下面是具体的代码示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2],
        'B': [1, 1, 2, 2],
        'C': [3, 3, 4, 4],
        'D': [5, 5, 6, 6],
        'E': [7, 7, 8, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg函数合并观察结果
result = df.groupby(['A', 'B', 'C']).agg({'D': 'mean', 'E': 'sum'}).reset_index()

# 打印结果
print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   A  B  C  D   E
0  1  1  3  5  14
1  2  2  4  6  16

在这个例子中,我们将DataFrame按照列'A'、'B'、'C'进行分组,然后对每个分组计算列'D'的平均值,列'E'的总和。最后,将分组后的结果重新设置索引,得到合并后的观察结果。

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