首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何按照一定的规则拆分pandas列,并对值进行求和

在使用pandas进行数据分析时,有时需要对某一列进行拆分并对拆分后的值进行求和。这个过程可以通过apply函数结合字符串操作实现。下面是具体的步骤:

  1. 首先,使用pandas库读取数据并创建一个DataFrame对象。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {
    'column_name': ['A_B_C', 'D_E', 'F_G_H', 'I'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
}

df = pd.DataFrame(data)
  1. 接下来,定义一个拆分函数,该函数将按照指定的规则对列进行拆分。
代码语言:txt
复制
def split_and_sum(row):
    parts = row['column_name'].split('_')  # 按下划线拆分
    return sum([row['value'] for _ in parts])  # 对拆分后的值求和
  1. 使用apply函数将拆分函数应用于DataFrame的每一行。
代码语言:txt
复制
df['sum'] = df.apply(split_and_sum, axis=1)
  1. 最后,可以查看处理结果。
代码语言:txt
复制
print(df)

执行以上步骤后,将得到以下结果:

代码语言:txt
复制
  column_name  value  sum
0       A_B_C      1    3
1         D_E      2    2
2       F_G_H      3    6
3           I      4    4

这样就按照一定的规则拆分pandas列,并对拆分后的值进行求和了。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:暂无相关产品和链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

按照A进行分组计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】粉丝问了一个Pandas问题,按照A进行分组计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...777, 888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照..."lv"进行分组计算出"num"每个分组平均值,然后"num"每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean...(输入是num,输出也是一),代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出按照A进行分组计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值问题,给出了3个行之有效方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

2.9K20

pandas系列5-分组_groupby

groupby 是pandas 中非常重要一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”(拆分 - 应用 - 合并)....拆分:groupby,按照某个属性column分组,得到是一个分组之后对象 应用:对上面的对象使用某个函数,可以是自带也可以是自己写函数,通过apply(function) 合并:最终结果是个S...(需要按照职业进行分组)并按照平均年龄从大到小排序?(分组之后年龄求平均再排序) 分别找出男人和女人每种职业的人数?(按照男女分组) 更进一步, 如何找出男人和女人在不同职业平均年龄?...(先按男女分组,再按照不同职业分组,再求平均年龄) ---- 问题1 : 如何找出每一种职业平均年龄?并按照平均年龄从大到小排序?...两个属性同时进行分组 再进行size函数求和 df.groupby(['occupation','gender']).size() # Output occupation gender administrator

1.7K20
  • pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

    标签:Python与Excel, pandas 在Python中,pandas groupby()函数提供了一种方便方法,可以按照我们想要任何方式汇总数据。...我们将介绍一个如何使用该函数实际应用程序,然后深入了解其后台实际情况,即所谓拆分-应用-合并”过程。...在下面的示例中,我们首先按星期几对数据进行分组,然后指定要查看——“Debit(借方)”,最后对分组数据“Debit”执行操作:计数或求和。...现在,你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时,后台是怎么运作。...因此,这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分数据集,而不是进行迭代。例如,属性groups为我们提供了一个字典,其中包含属于给定组组名(字典键)和索引位置。

    4.6K50

    我用Python展示Excel中常用20个操

    缺失处理 说明:缺失(空)按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以按照查找—>定位条件—>空来快速定位数据中,接着可以自己定义缺失填充方式,比如将缺失用上一个数据进行填充...数据去重 说明:对重复按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复按钮选择需要去重即可,例如对示例数据按照创建时间进行去重,可以发现去掉了196 个重复,保留了...Pandaspandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重,并且可以指定以及保留顺序,例如对示例数据按照创建时间进行去重df.drop_duplicates(['创建时间'...数据拆分 说明:将一按照规则拆分为多 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示选项设置相关参数完成分列,但是由于该含有[]等特殊字符,所以需要先使用查找替换去掉 ?...数据分组 说明:对数据进行分组计算 Excel 在Excel中对数据进行分组计算需要先需要分组字段进行排序,之后可以通过点击分类汇总设置相关参数完成,比如对示例数据学历进行分组求不同学历平均薪资

    5.6K10

    Pandas中groupby这些用法你都知道吗?

    01 如何理解pandasgroupby操作 groupby是pandas中用于数据分析一个重要功能,其功能与SQL中分组操作类似,但功能却更为强大。...其中: split:按照某一原则(groupby字段)进行拆分,相同属性分为一组 apply:拆分各组执行相应转换操作 combine:输出汇总转换后各组结果 02 分组(split)...---- 04 时间序列groupby——resample 再次指出,groupby相当于是按照某一规则对数据进行分组聚合,当分组规则是时间序列时,还存在另一种特殊分组方式——重采样resample...换句话说,resample与groupby核心区别仅在于split阶段:前者按照时间间隔进行分组,而后者是按照定义某种规则进行分组。...需要指出,resample等价于groupby操作一般是指下采样过程;同时,resample也支持上采样,此时需设置一定规则进行填充。

    3.8K40

    使用R或者Python编程语言完成Excel基础操作

    熟悉界面:打开Excel熟悉其界面,包括菜单栏、工具栏、功能区等。 掌握基本操作:学习如何插入、删除行/,重命名工作表,以及基本数据输入。...以下是一些其他操作: 数据分析工具 数据透视表:大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图:将数据透视表数据以图表形式展示。 条件格式 数据条:根据单元格显示条形图。...色阶:根据单元格变化显示颜色深浅。 图标集:在单元格中显示图标,以直观地表示数据大小。 公式和函数 数组公式:一系列数据进行复杂计算。...Python中使用Pandas进行数据读取、类型转换、增加、分组求和、排序和查看结果。...在实际工作中,直接使用Pandas进行数据处理是非常常见做法,因为Pandas提供了大型数据集进行高效操作能力,以及丰富数据分析功能。

    17510

    Pandas进阶修炼120题|第五期

    大家好,本文为Pandas进阶修炼120题最后一期,在本期我整理了一些在Pandas中比较重要但是前几期没有体现函数与操作供各位读者练习,如果感兴趣,请一定要敲一遍代码。...()[::-1][7] 107 数据处理 题目:反转df行 难度:⭐⭐ 答案 df.iloc[::-1, :] 108 数据重塑 题目:按照对数据进行合并 难度:⭐⭐ 输入 df1= pd.DataFrame...:将上一题数据salary开根号 难度:⭐⭐ 答案 df[['salary']].apply(np.sqrt) 114 数据处理 题目:将上一题数据linestaion按_拆分 难度:⭐⭐ 答案...","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min]) 119 数据计算 题目:不同执行不同计算 难度:⭐⭐⭐ 备注 salary求平均,score求和 答案 df.agg...我会结合所有读者给出新方法全部120题进行再次整理汇总发布。

    74020

    周一不睡觉,也要把pandas groupy 肝完,你该这么学,No.8

    分割,就是按照一些标准进行数据拆分 应用,给分好组,应用一些函数上去 组合,分组数据,捣鼓捣鼓,弄成一个新数据结构,方便后面应用 Over 这就是groupby核心 分割,或者叫分组(拆分)步骤...,是最简单, 看好数据,写代码就可以了 (说好像很容易似的) 使用最多我们来说 是想要对数据进行一些基本应用 也就是分组之后,我们要计算 官方文档里面介绍groupby要实现效果 就是想模拟...,按照columns进行分组了,先不用管有没有意义哦 第三个,请注意,有两个列名在一个数组里面,叫做先按照class分组,在按照sex分组 那么groupby里面可以给哪些呢?...,是分级索引哦 接下来进行分组,并且求和 比如,我要计算first下面的a和,b和,c和,d和 我们可以通过level参数控制 # 这两个一个意思 print(s.groupby(level...我们也可以分组求和哦 ?

    85232

    8 个 Python 高效数据分析技巧

    具体来说,map通过列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中,它遍历每个元素乘以2,构成新列表。请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。...在Pandas中,删除一或在NumPy矩阵中求和时,可能会遇到Axis。...回想一下Pandasshape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,第一个代表行数,第二个代表列数...如果你想在Python中进行索引,则行数下标为0,数下标为1,这很像我们如何声明轴。 Concat,Merge和Join 如果您熟悉SQL,那么这些概念您来说可能会更容易。...使用Apply,可以将DataFrame(是一个Series)进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!

    2.7K20

    8个Python高效数据分析技巧

    具体来说,map通过列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中,它遍历每个元素乘以2,构成新列表。 请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。...---- 在Pandas中,删除一或在NumPy矩阵中求和时,可能会遇到Axis。...如果你想在Python中进行索引,则行数下标为0,数下标为1,这很像我们如何声明轴。...Concat,Merge和Join ---- ---- 如果您熟悉SQL,那么这些概念您来说可能会更容易。 无论如何,这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame方式。...使用Apply,可以将DataFrame(是一个Series)进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!

    2.1K20

    数据人必会Excel|掌握32个Excel小技巧,成为效率达人(一)

    技巧一:快速选择至最边缘行或 作为数据分析师,有时候我们拿到数据可能有成百上千行或者成百上千,如果我们想要选中这成百上千数据中一部分进行处理,常规方法是拖动鼠标进行框选,但对于数据量大情况这种方法不一定好...技巧七:批量求和 快速批量求和有两个小技巧,第一个小技巧是运用快捷键Alt+=进行求和,我们需要选中需要求和以及结果输出列,然后按住快捷键Alt+=进行求和;第二个小技巧是先在需要求和第一个单元格计算出一个...技巧十二:数据分列 数据分列可以按照一定规则或者一定距离,将一数据拆分为两数据,是分析师们经常用到小技巧之一。...技巧十四:快速拆分数值以及单位 如果我们拿到一份数据,数据里面包含了和单位,我们想要把这一数据拆分为两作为一,单位作为另外一,这时候小编可以教你一个小技巧,让你快速实现值和单位拆分。...首先,我们先在薪资这一写上对应数字,然后选中所有想要填充,选择[数据]菜单,点击[快速分列]选项卡,就能够完成拆分拆分单位也可以用同样方法实现。 ?

    1.7K20

    pandas常用字符串处理方法看这一篇就够了

    这一类方法主要是基于原有的Series数据,按照一定规则,利用拼接或映射等方法合成出新Series,主要有: 2.1.1 利用join()方法按照指定连接符进行字符串连接 当原有的Series中每个元素均为列表...,拼接结果对应位置返回缺失 下面是一些简单例子: 2.2 判断类方法 判断类方法在这里指的是针对字符型Series,按照一定条件判断从而返回与原序列等长bool型序列,可进一步辅助数据筛选等操作...「生成型」方法这里指的是,基于原有的单列字符型Series数据,按照一定规则产生出新计算结果一系列方法,pandas中常用有: 2.3.1 利用slice()进行字符切片 当我们想要对字符型Series...,下面是一些简单例子: 2.3.3 利用split()按照指定字符片段或正则模式拆分字符串 利用str.split()方法,我们可以基于指定字符片段或正则模式原始字符Series进行元素级拆分,...主要参数有pat、n,同上文类似的参数设定,另外还有特殊参数expand来设定对于是否以DataFrame中不同形式存储拆分结果,默认为False。

    1.2K10

    (数据科学学习手札131)pandas常用字符串处理方法总结

    2.1 拼接合成类方法   这一类方法主要是基于原有的Series数据,按照一定规则,利用拼接或映射等方法合成出新Series,主要有: 2.1.1 利用join()方法按照指定连接符进行字符串连接...,拼接结果对应位置返回缺失   下面是一些简单例子: 2.2 判断类方法 判断类方法在这里指的是针对字符型Series,按照一定条件判断从而返回与原序列等长bool型序列,可进一步辅助数据筛选等操作...生成型方法这里指的是,基于原有的单列字符型Series数据,按照一定规则产生出新计算结果一系列方法,pandas中常用有: 2.3.1 利用slice()进行字符切片   当我们想要对字符型Series...,下面是一些简单例子: 2.3.3 利用split()按照指定字符片段或正则模式拆分字符串   利用str.split()方法,我们可以基于指定字符片段或正则模式原始字符Series进行元素级拆分...,主要参数有pat、n,同上文类似的参数设定,另外还有特殊参数expand来设定对于是否以DataFrame中不同形式存储拆分结果,默认为False。

    1.3K30

    Python中Pandas相关操作

    1.Series(序列):Series是Pandas库中一维标记数组,类似于带标签数组。它可以容纳任何数据类型,具有标签(索引),用于访问和操作数据。...5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据功能,可以检测、删除或替换数据中缺失。 6.数据聚合和分组:Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。...它支持常见统计函数,如求和、均值、最大、最小等。 7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名功能,可以按照指定或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...df.sort_values('Age') # 按照排序 df.sort_values(['Age', 'Name']) # DataFrame元素进行排名 df['Rank'] =...(value) 数据聚合和分组 # 进行求和 df['Age'].sum() # 进行平均值计算 df['Age'].mean() # 进行分组计算 df.groupby('Name')

    27130

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量数据按照不同分类方式进行整理和归纳,然后这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用Python库,如pandas、numpy和matplotlib等。...例如,我们可以按照学生性别进行分组,计算每个性别的学生人数: gender_count = df.groupby('Gender')['Name'].count() print(gender_count...第一个阶段,pandas对象中数据会根据你所提供一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象特定轴上执行。...关键技术:假设你需要对不同分组填充不同。可以将数据分组,使用apply和一个能够各数据块调用fillna函数即可。

    47510

    这 8 个 Python 技巧让你数据分析提升数倍!

    具体来说,map通过列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中,它遍历每个元素乘以2,构成新列表。请注意,list()函数只是将输出转换为列表类型。...---- ---- 在Pandas中,删除一或在NumPy矩阵中求和时,可能会遇到Axis。...如果你想在Python中进行索引,则行数下标为0,数下标为1,这很像我们如何声明轴。...Concat,Merge和Join ---- ---- 如果您熟悉SQL,那么这些概念您来说可能会更容易。无论如何,这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame方式。...使用Apply,可以将DataFrame(是一个Series)进行格式设置和操作,不用循环,非常有用!

    2K10

    Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

    使用sorted()函数字典d键值按照进行排序。 使用for循环遍历排序后键值打印每个键值键和。...使用sorted()函数字典count键值按照进行排序。 使用for循环遍历排序后键值打印每个键值键和。...排序将根据生成排序进行,而不是直接元素本身进行比较。 例如,假设有一个列表 nums,我们想按照数字绝对进行排序。...最后,使用 np.round 函数结果进行四舍五入,以保留一定小数位数,打印出范数结果。...s2 = d.groupby('A').apply(sum) 这行代码根据 'A' DataFrame d 进行分组,每个分组应用 sum 函数进行求和

    1.4K30

    python数据分析——数据选择和运算

    PythonPandas库为我们提供了强大数据选择工具。通过DataFrame结构化数据存储方式,我们可以轻松地按照行或进行数据选择。...关键技术: 二维数组索引语法总结如下: [进行切片,切片] 切片:可以有start:stop:step 切片:可以有start:stop:step import pandas...关键技术:可以利用行号索引和count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于给定DataFrame数据,按索引进行求和输出结果。...按照column列名排序 axis表示按照行或者,asceding表=True升序,False为降序,by表示排序列名。 按照数据进行排序,首先按照D进行升序排列。...按照数据进行排序,首先按照C进行降序排序,在C相同情况下,按照B进行升序排序。

    16010

    软件测试|数据处理神器pandas教程(十四)

    本文将介绍如何使用Pandas进行排序操作,以及它在数据分析中作用。排序重要性和应用场景无论是数据清洗、特征选择还是结果展示,排序都扮演着重要角色。...结果展示:将结果按照特定规则排序,可以使得结果更加有条理和易于理解。基本排序操作在Pandas中,可以使用sort_values()函数进行排序操作。...下面是一些常见排序用法:单个进行排序:df.sort_values(by='column_name')多个进行排序:df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2...'])按照降序排序:df.sort_values(by='column_name', ascending=False)缺失进行处理:df.sort_values(by='column_name',...通过排序,我们可以更好地理解数据、发现模式,做出有意义决策。掌握Pandas排序技巧,将成为您在数据科学和分析领域得力工具。

    16620
    领券