在Pandas中,可以使用groupby()函数对具有相同名称的不同行中的值进行分组。
首先,需要导入Pandas库:
import pandas as pd
然后,创建一个包含相同名称的不同行的DataFrame:
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'John', 'Bob', 'Alice'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)
现在,我们可以使用groupby()函数对Name列进行分组,并对其他列进行聚合操作。例如,计算每个人的平均年龄:
grouped = df.groupby('Name')
average_age = grouped['Age'].mean()
print(average_age)
输出结果为:
Name
Alice 37.5
Bob 40.0
John 30.0
Name: Age, dtype: float64
这样,我们就成功地对具有相同名称的不同行中的值进行了分组,并计算了每个组的平均年龄。
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请注意,以上答案仅供参考,实际情况可能因环境和需求而异。
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