不添加新列的情况下按新列分组_编程开发

不添加新列的情况下按新列分组

创始人

2025-01-08 05:01:37

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在不添加新列的情况下，可以使用groupby函数按新列分组。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含姓名、性别和年龄的数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '性别': ['男', '女', '男', '女', '男'],
        '年龄': [25, 30, 35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的列'年龄段'，根据年龄将人员分为不同的年龄段
df['年龄段'] = pd.cut(df['年龄'], bins=[0, 30, 40, float('inf')], labels=['30岁以下', '30-40岁', '40岁以上'])

# 按照'年龄段'列分组，并计算每个年龄段的人数
grouped = df.groupby('年龄段').size().reset_index(name='人数')

print(grouped)

输出结果如下：

    年龄段  人数
0   30岁以下   2
1  30-40岁   1
2   40岁以上   2

在这个例子中，我们首先使用cut函数创建了一个新的列'年龄段'，根据年龄将人员分为不同的年龄段。然后，我们使用groupby函数按照'年龄段'列进行分组，并使用size函数计算每个年龄段的人数。最后，我们使用reset_index函数将结果重置索引并命名为'人数'列。

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