Pandas .agg中的筛选计数

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。在Pandas中，.agg()函数用于对数据进行聚合操作，可以对指定的列进行统计计算。

在使用.agg()函数时，可以通过筛选条件对数据进行筛选计数。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：在Python脚本中，首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 读取数据：使用Pandas的read_csv()函数读取数据文件，例如：

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 筛选计数：使用.agg()函数对指定的列进行筛选计数。假设我们要对名为"category"的列进行筛选计数，可以使用以下代码：

count = data.groupby('category').agg({'category': 'count'})

在上述代码中，首先使用groupby()函数按照"category"列进行分组，然后使用agg()函数对每个分组进行聚合操作。通过传递一个字典参数，指定要对"category"列进行计数操作。

1. 结果展示：最后，可以使用print()函数打印计数结果，例如：

print(count)

上述代码将打印出按照"category"列进行计数的结果。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种数据处理场景。通过使用Pandas的.agg()函数，可以方便地对数据进行筛选计数操作。

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