如何在pandas中以json为值进行分组？

在pandas中，可以使用groupby函数对DataFrame进行分组操作。如果想要以JSON为值进行分组，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个包含JSON数据的DataFrame，假设为df。
3. 使用groupby函数，将JSON列作为分组依据，并指定axis=0表示按行进行分组。
   • 例如，如果JSON数据在名为json_column的列中，可以使用df.groupby('json_column', axis=0)。

• 对分组后的结果应用聚合函数，例如count()、sum()、mean()等，以获取所需的统计信息。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含JSON数据的DataFrame
data = {'json_column': ['{"key": "value1"}', '{"key": "value2"}', '{"key": "value1"}']}
df = pd.DataFrame(data)

# 以JSON为值进行分组
grouped = df.groupby('json_column', axis=0)

# 对分组结果应用聚合函数
count = grouped.size()  # 统计每个JSON值的出现次数
mean = grouped.mean()  # 对每个JSON值进行平均值计算

print(count)
print(mean)

在上述示例中，groupby函数将DataFrame按照json_column列中的JSON值进行分组，然后使用size()函数统计每个JSON值的出现次数，并使用mean()函数计算每个JSON值的平均值。

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