如何使用python pandas对新字段进行分组和计算？

使用python pandas对新字段进行分组和计算，可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame对象：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 25, 30, 35],
        '性别': ['男', '女', '男', '女'],
        '销售额': [1000, 2000, 1500, 3000]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 添加新字段：

df['销售额/年龄'] = df['销售额'] / df['年龄']

1. 根据新字段进行分组和计算：

grouped = df.groupby('性别')
result = grouped['销售额/年龄'].mean()

上述代码的解释如下：

• 第1步导入了pandas库，确保可以使用pandas相关的功能。
• 第2步创建了一个DataFrame对象，其中包含了姓名、年龄、性别和销售额四个字段。
• 第3步利用已有字段的值计算得到了一个新的字段"销售额/年龄"，即每个人的销售额与年龄的比值。
• 第4步通过groupby方法对数据进行分组，这里选择以性别字段进行分组。然后使用mean方法计算每个分组中"销售额/年龄"字段的平均值。

这样就可以得到根据性别分组后的"销售额/年龄"字段的平均值。

以上是使用python pandas对新字段进行分组和计算的方法。关于pandas的更多用法和详细说明，您可以参考腾讯云文档提供的相关资料：

• pandas文档：https://cloud.tencent.com/document/product/876/32807