在Pandas中,当我们应用列作为聚合参数时,可以按多个列进行分组和聚合。通过指定多个列作为参数,我们可以实现按照这些列的组合进行分组,并对每个组进行聚合操作。
具体来说,我们可以使用groupby()
函数来实现按多个列进行分组。该函数接受一个或多个列名作为参数,并返回一个GroupBy
对象,表示按照指定的列进行分组后的数据。
在进行聚合操作时,我们可以使用agg()
函数来对每个组进行聚合。该函数接受一个字典作为参数,字典的键表示要聚合的列名,字典的值表示要应用的聚合函数。通过在字典中指定多个列和聚合函数的组合,我们可以实现按多个列进行分组和聚合的操作。
以下是一个示例代码,演示了在Pandas中按多个列进行分组和聚合的操作:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按多个列进行分组和聚合
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})
print(result)
输出结果如下:
C D
A B
bar one 6 40.0
two 4 40.0
foo one 9 45.0
two 3 30.0
在这个示例中,我们按照列"A"和列"B"进行分组,并对每个组的列"C"进行求和,列"D"进行平均值计算。
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