Pandas Group-By和Sum不创建新数据框

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了大量的数据结构和数据分析工具。GroupBy 是 Pandas 中的一个功能，用于将数据按照一个或多个列的值进行分组。sum() 是一个聚合函数，用于计算每个分组的总和。

相关优势

1. 灵活性：GroupBy 可以根据多个列进行分组，提供了极大的灵活性。
2. 高效性：Pandas 的 GroupBy 操作经过优化，能够高效地处理大规模数据集。
3. 易用性：GroupBy 和 sum() 的语法简洁明了，易于上手。

类型

Pandas 的 GroupBy 操作可以应用于多种数据类型，包括但不限于：

• 数值型数据（如整数、浮点数）
• 时间序列数据
• 分类数据

应用场景

GroupBy 和 sum() 常用于以下场景：

• 数据汇总：例如，按部门统计员工的工资总和。
• 数据分析：例如，按地区统计销售额。
• 数据分组：例如，按产品类别统计库存数量。

问题及解决方法

问题：Pandas GroupBy 和 Sum 不创建新数据框

当你使用 GroupBy 和 sum() 操作时，如果没有创建新的数据框，可能是因为你没有将结果赋值给一个新的变量。

原因

Pandas 的 GroupBy 和 sum() 操作默认返回一个 Series 或 DataFrame，但如果你没有将其赋值给一个新的变量，那么这个结果就不会被保存。

解决方法

确保将 GroupBy 和 sum() 的结果赋值给一个新的变量。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 GroupBy 和 sum() 操作，并将结果赋值给一个新的变量
grouped_sum = df.groupby('Category')['Value'].sum()

# 打印结果
print(grouped_sum)

输出结果：

Category
A    90
B   120
Name: Value, dtype: int64

如果你希望得到一个 DataFrame 而不是一个 Series，可以使用 reset_index() 方法：

grouped_sum_df = df.groupby('Category')['Value'].sum().reset_index()
print(grouped_sum_df)

输出结果：

  Category  Value
0        A     90
1        B    120

参考链接

• Pandas GroupBy Documentation
• Pandas sum() Documentation

通过以上方法，你可以确保 GroupBy 和 sum() 操作的结果被正确地保存到一个新的数据框中。