以下是一个示例代码,它按相同值将一列的值进行分组,并计算每个组的总和:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Value': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按 Group 列进行分组,并计算每个组的 Value 列的总和
grouped_df = df.groupby('Group')['Value'].sum()
print(grouped_df)
这个示例使用了 Python 的 pandas 库来处理数据。首先,我们创建了一个包含 Value 列和 Group 列的示例数据集。然后,我们使用 groupby
方法按 Group 列进行分组,并使用 sum
方法计算每个组的 Value 列的总和。最后,我们打印出分组计算的结果。
输出结果将是:
Group
A 6
B 6
C 6
Name: Value, dtype: int64
这意味着 Group 列为 'A' 的组的 Value 列总和为 6,Group 列为 'B' 的组的 Value 列总和为 6,Group 列为 'C' 的组的 Value 列总和为 6。
上一篇:按相同值分组行,仅返回一行。
下一篇:按相同值过滤列