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是否将Python Pandas Groupby()行与另一个Groupby()值相加?

是的,可以将Python Pandas的Groupby()行与另一个Groupby()值相加。

Groupby()函数是Pandas库中的一个强大功能,用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。通过Groupby()函数,可以将数据按照某个或多个列的值进行分组,并对每个分组进行聚合操作。

要将Groupby()行与另一个Groupby()值相加,可以使用Groupby()函数的agg()方法来实现。agg()方法可以对每个分组应用一个或多个聚合函数,包括求和、平均值、计数等。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A和列B进行分组,并对列C进行求和
grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum'})

# 对列A进行分组,并对列D进行求和
grouped2 = df.groupby('A').agg({'D': 'sum'})

# 将两个Groupby()的结果进行相加
result = grouped.add(grouped2, fill_value=0)

print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
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         C      D
A   B            
bar one   0   80.0
    two   4   40.0
foo one   9  100.0
    two  10  110.0

在这个示例中,首先对列A和列B进行分组,并对列C进行求和得到grouped。然后对列A进行分组,并对列D进行求和得到grouped2。最后,使用add()方法将grouped和grouped2的结果进行相加,得到最终的结果result。

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