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Pandas groupby agg -如何获得计数?

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的groupby函数可以对数据进行分组,并对每个分组进行聚合操作。在使用groupby函数时,可以通过agg方法来指定聚合操作,包括计数。

要获得计数,可以使用agg方法结合count函数来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,使用groupby函数对数据进行分组,指定需要分组的列名。
  2. 然后,使用agg方法,并传入一个字典作为参数。字典的键表示需要进行聚合操作的列名,值表示对应的聚合函数。
  3. 在字典中,可以使用'count'作为键,对应的值为count函数,用于计算每个分组的计数。
  4. 最后,使用reset_index方法将分组后的结果重新设置索引,以便于后续的操作。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg进行计数
count_result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'count'}).reset_index()

print(count_result)

输出结果如下:

代码语言:txt
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     A    B  C
0  bar  one  2
1  bar  two  1
2  foo  one  2
3  foo  two  2

在这个示例中,我们对列'A'和列'B'进行了分组,并使用agg方法对列'C'进行计数。最后得到了每个分组的计数结果。

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