Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了灵活且高效的数据结构,使得数据的清洗、转换、分析变得更加简单和快速。在Pandas中,条件聚合指的是根据一定的条件对数据进行分组,并对每个分组进行聚合计算。下面是如何对Pandas进行条件聚合的步骤和方法:
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
'Score': [80, 75, 90, 85, 95, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby(['Name', 'Subject'])
result = grouped['Score'].mean()
在上面的代码中,我们根据"Name"和"Subject"列进行分组,并计算每个分组的"Score"列的平均值。
print(result)
聚合结果将会输出每个分组的平均分数。
Pandas的条件聚合功能可以广泛应用于数据分析和数据处理中的各种场景,比如统计每个人每个科目的平均分、计算每个城市每种商品的销售总量等等。
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