python - dataframe - groupby -出现差异时对未分组列的处理

在Python中，DataFrame是一种二维数据结构，可以用于处理和分析数据。groupby是DataFrame中的一个函数，用于根据指定的列或多个列对数据进行分组。当使用groupby函数进行分组时，可能会出现差异，即某些分组中的数据与其他分组中的数据不同。在这种情况下，可以使用其他函数对未分组的列进行处理。

对于未分组的列的处理，可以使用聚合函数（如sum、mean、count等）对数据进行汇总。聚合函数可以对每个分组中的数据进行计算，并返回一个汇总结果。

以下是对未分组列的处理的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Mike', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25, 32, 28],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 6000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对Name列进行分组，并计算每个分组的平均年龄和总薪资
grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})

# 输出结果
print(grouped)

输出结果为：

       Age  Salary
Name              
John  28.0   10000
Mike  32.0   12000
Sarah 25.0    5500

在这个例子中，我们根据Name列对数据进行了分组，并计算了每个分组的平均年龄和总薪资。最后，我们得到了一个新的DataFrame，其中包含了每个分组的汇总结果。

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