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如何在pandas聚合中计算不同的数据

  • Post category:Python

对于pandas的聚合操作，我们可以使用groupby方法进行分组并聚合，同时可以使用agg方法指定聚合函数进行计算。在计算不同的数据时，我们可以使用不同的聚合函数来计算不同的数据。

首先，我们假设有一个包含了用户信息和对应订单金额的数据框df，如下所示：

   user_id gender  order_amount
0        1      M          1000
1        1      M          2000
2        1      F          3000
3        2      F          1500
4        2      F          2000
5        3      M          2500
6        3      M          3500
7        3      F          4000

其中，user_id表示用户ID，gender表示用户性别，order_amount表示订单金额。

接下来，我们将对这个数据框进行聚合操作。

  1. 计算每个用户的总订单金额

首先，我们可以使用groupby方法将数据框按照user_id进行分组，并使用sum方法计算每个分组的订单金额总和。代码如下：

result1 = df.groupby('user_id')['order_amount'].sum()

输出结果：

user_id
1     6000
2     3500
3    10000
Name: order_amount, dtype: int64

可以看到，结果正确地计算出了每个用户的订单金额总和。

  1. 计算每个用户男女订单金额总和

接下来，我们可以使用groupby方法将数据框按照user_id和gender进行分组，并使用sum方法计算每个分组的订单金额总和。代码如下：

result2 = df.groupby(['user_id', 'gender'])['order_amount'].sum()

输出结果：

user_id  gender
1        F          3000
         M          3000
2        F          3500
3        F          4000
         M          6000
Name: order_amount, dtype: int64

可以看到，结果正确地计算出了每个用户男女订单金额总和。

  1. 计算每个用户男女订单数量和总金额

接下来，我们可以使用agg方法指定多个聚合函数，计算每个用户男女订单数量和总金额。代码如下：

result3 = df.groupby(['user_id', 'gender'])['order_amount'].agg(['count', 'sum'])

输出结果：

              count   sum
user_id gender           
1       F         1  3000
        M         2  3000
2       F         2  3500
3       F         1  4000
        M         2  6000

可以看到，结果正确地计算出了每个用户男女订单数量和总金额。

通过以上三个实例，我们可以看到，在pandas中，我们可以灵活地使用groupby方法和agg方法进行数据聚合，并可以多次使用不同的聚合函数对不同的统计数据进行计算。

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