如何在Pandas Python中对行数据进行groupBy、排序和放入新列

在Pandas Python中，可以使用groupby()函数对行数据进行分组操作。该函数将数据按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以对该对象进行聚合操作，如计算平均值、求和等。

以下是对行数据进行groupBy、排序和放入新列的步骤：

导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

读取数据：将数据读取到Pandas的DataFrame中，可以使用read_csv()函数或其他适用的函数。假设数据已经读取到名为df的DataFrame中。
分组操作：使用groupby()函数对行数据进行分组操作。指定要分组的列名作为参数传递给groupby()函数。例如，如果要按照"列名"进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('列名')

聚合操作：对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值、求和等。可以使用agg()函数指定要应用的聚合函数。例如，计算每个分组的平均值和总和，可以使用以下代码：

result = grouped.agg({'列名1': 'mean', '列名2': 'sum'})

排序操作：对结果进行排序，可以使用sort_values()函数。指定要排序的列名和排序方式（升序或降序）。例如，按照"列名"进行升序排序，可以使用以下代码：

sorted_result = result.sort_values('列名', ascending=True)

新列操作：将排序后的结果放入新列中，可以使用assign()函数。指定新列的名称和要放入的数据。例如，将排序后的结果放入名为"新列名"的新列中，可以使用以下代码：

final_result = sorted_result.assign(新列名=sorted_result['列名'])

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('数据文件.csv')

# 分组操作
grouped = df.groupby('列名')

# 聚合操作
result = grouped.agg({'列名1': 'mean', '列名2': 'sum'})

# 排序操作
sorted_result = result.sort_values('列名', ascending=True)

# 新列操作
final_result = sorted_result.assign(新列名=sorted_result['列名'])

# 打印最终结果
print(final_result)

注意：上述代码中的"列名"、"列名1"、"列名2"、"新列名"、"数据文件.csv"等需要根据实际情况进行替换。

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