pandasDataFrame数据分组

数据分组

需要使用：

groupby(需要分组的内容)[按什么分组] 得到的是一个对象 结合agg函数将聚合得到的结果作为一个新列 agg(['sum','mean']) 进行求和与平均值 []里的内容是固定的

代码：

# 引用 pandas import pandas as pd # 定义数据 data = { "员工":["张三","李四","王五","赵六","孙七","周八"], "部门":["HR","HR","技术","技术","销售","销售"], "工资":[5000,5200,8000,7500,6000,5800], "性别":["男","男","女","女","男","女"], "年龄":[18,30,40,43,60,89] } # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(data) print(df) # 按部门、年龄 工资进行分组 grouped = df.groupby(['部门','年龄'])['工资'].agg(['sum']) print(grouped)

结果：

员工 部门 工资 性别 年龄 0 张三 HR 5000 男 18 1 李四 HR 5200 男 30 2 王五 技术 8000 女 40 3 赵六 技术 7500 女 43 4 孙七 销售 6000 男 60 5 周八 销售 5800 女 89 sum 部门 年龄 HR 18 5000 30 5200 技术 40 8000 43 7500 销售 60 6000 89 5800