python pandas分组-在不同轴上按总和和均值分组

Python Pandas是一个功能强大的数据分析库，pandas分组操作是对数据进行分类并应用聚合函数的过程。在不同轴上按总和和均值分组可以通过使用pandas的groupby()函数来实现。

在groupby()函数中，可以通过指定一个或多个列名作为参数来进行分组操作。例如，假设我们有一个包含姓名、性别和年龄的数据表，我们可以按照性别进行分组并计算每个分组中年龄的总和和均值。

下面是一个完整的答案示例：

在不同轴上按总和和均值分组是指在进行数据分组操作时，根据指定的轴对数据进行分类，并计算每个分组中指定列的总和和均值。

具体操作可以使用Python的pandas库中的groupby()函数来实现。该函数接受一个或多个列名作为参数，并将数据表按照指定的列进行分组。然后，可以通过调用聚合函数来计算每个分组中指定列的总和和均值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含姓名、性别和年龄的数据表
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '田七'],
    '性别': ['男', '男', '女', '女', '男'],
    '年龄': [25, 30, 28, 35, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按性别分组，并计算年龄的总和和均值
grouped = df.groupby('性别')
total_age = grouped['年龄'].sum()  # 总和
average_age = grouped['年龄'].mean()  # 均值

print("按性别分组后的年龄总和：")
print(total_age)
print("按性别分组后的年龄均值：")
print(average_age)

以上代码将按照性别对数据表进行分组，并计算每个性别分组中年龄的总和和均值。输出结果如下：

按性别分组后的年龄总和：
性别
女    63
男    95
Name: 年龄, dtype: int64
按性别分组后的年龄均值：
性别
女    31.5
男    31.666667
Name: 年龄, dtype: float64

在实际应用中，pandas的分组操作广泛用于数据的统计和分析。例如，在电商领域，可以按照地区、商品类别等进行分组，统计销售额、订单数量等指标。在金融领域，可以按照客户类型、交易日期等进行分组，计算收入、支出等数据。总之，pandas的分组操作能够快速且方便地对数据进行分类和统计分析。

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