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Python - Pandas -根据类别值在dataframe中将多列的行组合成单行

在Python中,Pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了丰富的数据结构和数据处理功能。根据类别值在DataFrame中将多列的行组合成单行,可以使用Pandas的groupby和agg函数来实现。

首先,我们需要使用groupby函数将DataFrame按照类别值进行分组。然后,可以使用agg函数对每个分组进行聚合操作,将多列的行组合成单行。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'类别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '数值1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        '数值2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据类别值进行分组,并将多列的行组合成单行
result = df.groupby('类别').agg({'数值1': 'sum', '数值2': 'mean'})

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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   数值1  数值2
类别          
A     3  7.5
B     7  9.5
C    11  11.5

在上述代码中,我们首先创建了一个示例的DataFrame,包含了一个类别列和两个数值列。然后,使用groupby函数将DataFrame按照类别值进行分组。接着,使用agg函数对每个分组进行聚合操作,将数值1列求和,数值2列求平均值。最后,将结果打印出来。

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