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

Pandas Dataframe,对按多列分组的单个值求和

Pandas DataFrame是Python中一个强大的数据处理工具,用于处理和分析结构化数据。它提供了一个灵活的数据结构,类似于表格,可以轻松地进行数据操作和转换。

对于按多列分组的单个值求和,可以使用Pandas DataFrame的groupby()和sum()方法来实现。groupby()方法用于按指定的列或多列进行分组,而sum()方法用于对分组后的数据进行求和操作。

下面是一个示例代码,演示了如何使用Pandas DataFrame对按多列分组的单个值求和:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例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)

# 按列'A'和'B'进行分组,并对列'C'进行求和
sum_by_group = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()

print(sum_by_group)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
A    B  
bar  one    80
     two     4
foo  one     9
     two    10
Name: C, dtype: int64

在这个示例中,我们按列'A'和'B'进行了分组,并对列'C'进行了求和操作。最终得到了按多列分组的单个值求和的结果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PandasDataFrame单列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算 在Pandas中,DataFrame就是一个Series, 可以通过map来进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.运算 apply()会将待处理对象拆分成多个片段,然后各片段调用传入函数,最后尝试将各片段组合到一起。...要对DataFrame多个同时进行运算,可以使用apply,例如col3 = col1 + 2 * col2: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] +...Nan数量 sum 非Nan和 mean 非Nan平均值 median 非Nan算术中间数 std,var 标准差、方差 min,max 非Nan最小和最大 prob 非Nan积...first,last 第一个和最后一个非Nan 到此这篇关于PandasDataFrame单列/进行运算(map, apply, transform, agg)文章就介绍到这了,更多相关Pandas

15.4K41
  • 数据分组

    参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(进行分组),多个列名以列表形式传入(这就是进行分 组)。...""" (1)进行分组 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[99,"A类","一线城市","是",6,20,0],...,float)才会进行运算 温故知新,回忆一下有哪些汇总运算: count 非空计数、sum 求和、mean 求均值、max 求最大、min 求最小、median 求中位数、 mode...求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数 (2)进行分组 进行分组,只要将多个列名以列表形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)才会进行运算 无论分组键是一还是,只要直接在分组数据进行汇总运算,就是所有可以计算进行计算

    4.5K11

    Mysql 分组函数(多行处理函数),数据求和、找出最大、最小、求一平均值。

    分组函数还有另外一个名字,多行处理函数 mysql分组函数 count 计数 count(*)不是统计某个字段中数据个数,而是统计总记录条数 count(字段名)表示统计是当前字段中不为null...数据总数量 sum 求和 avg 平均值 max 最大 min 最小 分组函数特点 输入多行,最终输出结果是一行。...分组函数自动忽略NULL 分组函数不可直接使用在where子句当中 具体实现语法(例子) //求sal字段总和 select sum(sal) from emp; //求sal字段最大 select...max(sal) from emp; //求sal字段最小 select min(sal) from emp; //求sal字段平均值 select avg(sal) from emp; //...求sal字段总数量 select count(sal) from emp; //求总数量 select count(*) from emp; 本文共 175 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟

    2.8K20

    超全pandas数据分析常用函数总结:下篇

    5.6 切割数据 date字段依次进行分列,并创建数据表,索引为data索引,列名称为year\month\day。...数据提取 下面这部分会比较绕: loc函数标签进行提取,iloc位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入单个标签,例如5或’a’,(请注意,5被解释为索引标签,...6.2.5 用iloc取连续多行和 提取第3行到第6行,第4到第5,取得是行和交叉点位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果: ?...6.2.6 用iloc取不连续多行和 提取第3行和第6行,第4和第5交叉 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果: ?...在筛选后数据中,money进行求和 输出结果:9.0 8.

    3.9K20

    python中pandas库中DataFrame行和操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...#利用index进行切片,返回是**前闭后闭**DataFrame, #即末端是包含 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...[0,2]] #选择第2-4行第1、3 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3行,3-5(不包括5) Out...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    超全pandas数据分析常用函数总结:下篇

    5.6 切割数据 date字段依次进行分列,并创建数据表,索引为data索引,列名称为year\month\day。...数据提取 下面这部分会比较绕: loc函数标签进行提取,iloc位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入单个标签,例如5或’a’,(请注意,5被解释为索引标签,...6.2.5 用iloc取连续多行和 提取第3行到第6行,第4到第5,取得是行和交叉点位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果: ?...6.2.6 用iloc取不连续多行和 提取第3行和第6行,第4和第5交叉 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果: ?...# 在筛选后数据中,money进行求和 输出结果:9.0 8.

    4.9K20

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一或多行:单或多值(多个列名组成列表)访问时进行查询,单访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....query,dataframe执行条件查询,一般可用常规条件查询替代 ?...;sort_values是排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是,同时根据by参数传入指定行或者,可传入多行或并分别设置升序降序参数,非常灵活。...groupby,类比SQL中group by功能,即按某一执行分组。...一般而言,分组目的是为了后续聚合统计,所有groupby函数一般不单独使用,而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求,例如分组求和分组求均值等。 ?

    13.9K20

    Pandas 进行数据处理系列 二

    a_name','bname']] ,里面需要是一个 list 不然会报错增加一df['new']=list([...])某一除以他最大df['a']/df['a'].max()排序某一df.sorted_values...[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 category 字段依次进行分列,并创建数据表,索引 df 索引...loc函数标签进行提取iloc位置进行提取ix可以同时标签和位置进行提取 具体使用见下: df.loc[3]索引提取单行数值df.iloc[0:5]索引提取区域行数据df.reset_index...df.groupby(‘city’).count() city 分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count() city 进行分组,然后汇总 id 数据df.groupby...4500, 4321]}) df_gb = df.groupby('Country') for index, data in df_gb: print(index) print(data) 分组

    8.1K30

    不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

    一、简介 pandas提供了很多方便简洁方法,用于单列、数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析效率,也会使得你代码更加地优雅简洁。...2.1 map() 类似Python内建map()方法,pandasmap()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入特别的对象与对应单个每一个元素建立联系并串行得到结果。...譬如这里我们编写一个使用到数据函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个进编写好函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理是每一行数据...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型进行分组求和、平均数等聚合之后,在pandas分组运算是一件非常优雅事。...,v2进行中位数、最大、最小操作。

    5K10

    不再纠结,一文详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg...

    ) print(data.shape) 2.1 map() 类似Python内建map()方法,pandasmap()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入特别的对象与对应单个每一个元素建立联系并串行得到结果...譬如这里我们编写一个使用到数据函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个进编写好函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理是每一行数据...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型进行分组求和、平均数等聚合之后,在pandas分组运算是一件非常优雅事。...agg即aggregate,聚合,在pandas中可以利用agg()Series、DataFrame以及groupby()后结果进行聚合。...,v2进行中位数、最大、最小操作。

    5.3K30

    (数据科学学习手札69)详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg

    ,用于单列、数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析效率,也会使得你代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandasmap()、apply()、applymap()、...2.1 map()   类似Python内建map()方法,pandasmap()方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入特别的对象与对应单个每一个元素建立联系并串行得到结果,譬如这里我们想要得到...(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个),注意在处理多个时要给apply()添加参数axis...三、聚合类方法   有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型进行分组求和、平均数等聚合之后,在pandas分组运算是一件非常优雅事。...,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中v1进行求和、均值操作,v2进行中位数

    5K60

    数据科学原理与技巧 三、处理表格数据

    行排序 下一步是'Count'行降序排序。...对于每一个特定年份和性别,找到最常见名字。 几乎总是有一种更好替代方法,用于遍历pandas DataFrame。特别是,遍历DataFrame特定,通常应该替换为分组。...现在让我们使用分组,来计算每年和每个性别的最流行名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序,因此我们可以定义一个聚合函数,该函数返回每个序列中第一个。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份最受欢迎婴儿名称,并学会了在pandas中表达以下操作: 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 分组 df.groupby([label1...请注意,因为每个没有用于分组都传递到聚合函数中,所以也求和了年份。

    4.6K10

    Pandas图鉴(三):DataFrames

    通常情况下,DataFrame比你想在结果中看到。...默认情况下,Pandas会对任何可远程求和东西进行求和,所以必须缩小你选择范围,如下图: 注意,当单列求和时,会得到一个Series而不是一个DataFrame。...在分组时,不同列有时应该被区别对待。例如,对数量求和是完全可以,但对价格求和则没有意义。...在上面的例子中,所有的都是存在,但它不是必须: 对数值进行分组,然后结果进行透视做法非常普遍,以至于groupby和pivot已经被捆绑在一起,成为一个专门函数(和一个相应DataFrame...我们已经看到很多例子,Pandas函数返回一个索引DataFrame。我们仔细看一下。

    40020

    Python中Pandas相关操作

    可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定行和。 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。...查看DataFrame索引 df.index # 查看DataFrame统计信息 df.describe() 数据选择和过滤 # 选择单列 df['Name'] # 选择 df[['Name...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')

    28630

    Pandas

    DataFrameDataFramePandas主要数据结构,用于执行数据清洗和数据操作任务。 它是一个二维表格结构,可以包含数据,并且每可以有不同数据类型。...DataFrame提供了灵活索引、操作以及多维数据组织能力,适合处理复杂表格数据。 在处理数据时,DataFrame比Series更加灵活和强大。...而对于需要数据处理、复杂数据清洗和分析任务,DataFrame则更为适用,因为它提供了更为全面的功能和更高灵活性。...数据分组与聚合(Grouping and Aggregation) : 数据分组与聚合是数据分析中常用技术,可以帮助我们对数据进行分组并计算聚合统计量(如求和、平均值等)。...例如,整个DataFrame进行汇总: agg_result = df.agg (['mean', 'sum']) print(agg_result) 这种方式非常适合需要同时多个进行多种聚合操作场景

    7210

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    1.1分组 分组分为以下三种模式: 第一种: df.groupby(col),返回一个进行分组groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个进行分组...print(list(gg)) 【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个进行分组groupby对象。...关键技术:对于由DataFrame产生GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合目的。...首先,编写一个选取指定具有最大函数: 现在,如果smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame各个片段调用,然后结果由pandas.concat...=用于分组列名或其他分组键,出现在结果透视表; values = 待聚合名称,默认聚合所有数值; aggfunc =聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何

    62410
    领券