在pandas中,可以使用groupby函数对数据进行分组,并使用agg函数进行聚合操作。要根据多列进行分组,可以将多个列名传递给groupby函数。
首先,我们需要导入pandas库:
import pandas as pd
然后,创建一个包含需要聚合的数据的DataFrame:
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
接下来,我们可以使用groupby函数根据列A和B进行分组,并使用agg函数计算列C的唯一值数量:
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'nunique'})
这将返回一个新的DataFrame,其中包含根据列A和B分组后,列C的唯一值数量。
关于这个问题,pandas库提供了一些其他的聚合函数,例如sum、mean、count等,可以根据具体需求进行选择。
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请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。
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