pandas是一个基于Python的数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据处理工具,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。
对于多个列进行分组并选择新数据帧中group by使用的所有列,可以使用pandas的groupby函数和agg函数来实现。
首先,使用groupby函数对需要分组的列进行分组,然后使用agg函数对每个分组进行聚合操作,选择需要的列并生成新的数据帧。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
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A和B列进行分组,并选择新数据帧中group by使用的所有列
grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg(lambda x: x.tolist())
print(grouped)
运行以上代码,输出结果如下:
C D
A B
bar one [bar] [20]
two [bar] [40]
foo one [foo, foo] [10, 80]
two [foo, foo] [30, 70]
在这个示例中,我们对列A和列B进行了分组,并选择了新数据帧中group by使用的所有列C和D。最终输出的结果是一个以A和B为索引的数据帧,其中C和D列的值被聚合为列表。
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