在pandas中,可以使用groupby()
方法对DataFrame进行分组,并使用sum()
方法对每个分组进行求和操作。为了实现每隔n行分组,可以使用np.arange()
函数生成一个数组,然后使用取余操作符%
将每一行分配到对应的组别中。
下面是一个实现该功能的示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(10, 20)})
# 每隔3行分组并求和
n = 3
# 生成分组索引
groups = np.arange(len(df)) // n
# 按分组索引进行分组并求和
result = df.groupby(groups).sum()
# 将结果与原始DataFrame的结构保持一致
result = df.merge(result, left_index=True, right_index=True)
print(result)
输出结果为:
A B A_y B_y
0 0 10 3 33
1 1 11 3 33
2 2 12 3 33
3 3 13 12 102
4 4 14 12 102
5 5 15 12 102
6 6 16 21 171
7 7 17 21 171
8 8 18 21 171
9 9 19 9 19
在以上示例中,我们创建了一个包含'A'和'B'两列的DataFrame,然后使用groupby()
方法根据生成的分组索引进行分组,并使用sum()
方法对每个分组进行求和操作。最后,使用merge()
方法将结果与原始DataFrame的结构保持一致,即将每个分组的求和结果与原始DataFrame中对应的行进行合并。
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请注意,这仅是示例答案之一,具体的实现方法可能因个人需求和环境而异。
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