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按相同列进行分组但以两种不同的方式进行聚合
创始人
2024-11-08 22:31:10
0次

这里是一个使用Python的示例代码，可以按相同列进行分组，然后以两种不同的方式进行聚合：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two'],
    '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，并计算列C的总和和列D的平均值
grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})
print(grouped)

输出结果为：

         C     D
A   B           
bar one   6  40.0
    two   4  50.0
foo one   6  30.0
    two  10  70.0

在这个示例中，我们使用groupby函数将数据按列A和B进行分组，然后使用agg函数对列C进行求和，对列D进行平均值计算。最后，我们打印出聚合后的结果。您可以根据自己的需求修改聚合函数和列名。

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