循环两个数据帧的列,group by key并执行计算的方法可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
grouped_df = merged_df.groupby('key')
result = grouped_df.mean()
完整的代码示例:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
grouped_df = merged_df.groupby('key')
result = grouped_df.mean()
print(result)
这段代码的作用是将两个数据帧按照key进行合并,并根据key进行分组,然后计算每个分组的平均值。你可以根据实际需求修改计算操作,例如求和、计数等。
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