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根据列中的值,有条件地聚合具有不同函数的分组数据框

是指根据某列的值将数据框分成多个组,并对每个组进行聚合操作,每个组可以使用不同的聚合函数。

例如,假设有一个包含销售数据的数据框,包括商品名称、销售数量和销售金额。我们希望根据商品名称将数据分组,并对每个组进行聚合操作,计算每个商品的销售总量、平均销售量和最大销售量。

针对这个需求,可以使用条件聚合操作来实现。具体步骤如下:

  1. 根据商品名称对数据框进行分组,可以使用groupby函数实现。
  2. 对每个分组应用不同的聚合函数。对于销售数量列,可以使用sum函数计算总量,mean函数计算平均值,max函数计算最大值。对于销售金额列,可以使用sum函数计算总金额。
  3. 将每个分组的聚合结果合并为一个新的数据框。

下面是一个示例代码(使用Python的pandas库):

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'商品名称': ['商品A', '商品A', '商品B', '商品B', '商品C', '商品C'],
        '销售数量': [10, 5, 8, 12, 6, 9],
        '销售金额': [100, 50, 80, 120, 60, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据商品名称分组,并对每个分组应用不同的聚合函数
agg_df = df.groupby('商品名称').agg({'销售数量': ['sum', 'mean', 'max'], '销售金额': 'sum'})

# 重命名列名
agg_df.columns = ['销售总量', '平均销售量', '最大销售量', '销售总金额']

print(agg_df)

运行以上代码,输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     销售总量  平均销售量  最大销售量  销售总金额
商品名称
商品A    15.0   7.5    10.0    150
商品B    20.0   10.0   12.0    200
商品C    15.0   7.5    9.0     150

以上结果展示了根据商品名称分组的聚合结果,包括销售总量、平均销售量、最大销售量和销售总金额。

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