博客

在 Pandas 中，按组计算量子数可以用 groupby 方法来实现。以下是详细步骤：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

1. 创建数据集

在本例中，我们将使用下面的数据集：

data = {
    'Group': ['A','A','A','B','B','B'],
    'Value': [1,2,3,4,5,6]
}

df = pd.DataFrame(data)

这是一个包含两个列（Group 和 Value）的简单数据集。

1. 使用 groupby() 方法来按组划分数据

我们可以使用 groupby() 方法将数据按组划分。groupby() 方法接收列名（或列的列表）和适当的聚合函数，以根据列中的值将数据拆分为子数据集。

在这个例子中，我们将按 “Group” 列中的值将数据集拆分为两个子数据集，并使用 sum() 聚合函数计算每个子组中 “Value” 列的总和。

grouped = df.groupby('Group').sum()

“Group” 列中的值为 A 和 B，因此我们获得了如下输出：

       Value
Group       
A          6
B         15

1. 使用 groupby() 和多个列来按多个组划分数据

您也可以指定进行分组的多个列，从而计算多组数据。

在这个例子中，我们将使用 “Group” 和 “Subgroup” 列来拆分数据。然后，我们将使用 mean() 函数来计算 “Value” 列的平均值。

data = {
    'Group': ['A','A','A','B','B','B'],
    'Subgroup': ['X','X','Y','X','Y','Y'],
    'Value': [1,2,3,4,5,6]
}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby(['Group', 'Subgroup']).mean()

这将为每个组和子组生成一个均值：

               Value
Group Subgroup       
A     X           1.5
      Y           3.0
B     X           4.0
      Y           5.5

以上是在 Pandas 中按组计算量子数的详细攻略，希望能帮助到您。