Pandas 分组和仅求和一列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对数据进行分组和仅对一列进行求和。

什么是Pandas？

Pandas是一个开源的Python类库，用于数据分析和数据操作。Pandas通常用于数据科学和数据分析应用程序，支持如下数据类型：

矩阵数据，即表格数据带有行和列标签
任意类型的列数据，即数据流的面向列（例如，SQL表或Excel表格）
时间序列数据和非常规间隔的时间序列数据

Pandas分组

在有很多行和列的数据集中，有时需要以某种方式将数据进行分组，以便从中提取出有用的信息。例如，您可能有一个包含每个人名称、地理位置、国家等信息的数据集。您可能需要根据其住所来对数据进行分组。使用Pandas的groupby函数可以实现这一点。

下面是一个简单的示例，说明如何使用groupby函数。我们将使用一个包含销售数据的数据集。数据集包含销售人员姓名、销售日期、销售数量和销售金额。

import pandas as pd

data = {'Name':['John','Molly','John','Molly','Lucy'],'Date':['2022-01-01','2022-02-01','2022-01-01','2022-02-01','2022-02-01'],'Quantity':[10,5,2,11,8],'Amount':[100,50,20,110,80]}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们将使用groupby函数来按姓名对数据进行分组，并计算每个销售人员的销售总金额。

result = df.groupby(['Name'])['Amount'].sum()

结果将如下所示：

Name
John     120
Lucy      80
Molly    160
Name: Amount, dtype: int64

从结果中可以看出，我们成功地将数据按姓名分组，并计算了每个销售人员的销售总金额。

Pandas仅求和一列

有时，您只需要对数据集中的一列进行求和。使用Pandas的sum函数可以轻松实现这一点。

下面是一个简单的示例，说明如何对数据集中的一列进行求和。我们仍然使用包含销售数据的数据集，并对销售金额列进行求和。

import pandas as pd

data = {'Name':['John','Molly','John','Molly','Lucy'],'Date':['2022-01-01','2022-02-01','2022-01-01','2022-02-01','2022-02-01'],'Quantity':[10,5,2,11,8],'Amount':[100,50,20,110,80]}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们将使用sum函数仅对销售金额列进行求和。

result = df['Amount'].sum()

结果将如下所示：

360

从结果中可以看出，我们成功地对数据集中的销售金额列进行了求和。

总结

本文介绍了如何使用Pandas进行分组和仅对一列进行求和。这对于从数据集中提取有用信息是很重要的。使用Pandas的groupby函数可以轻松地按照某种方式对数据进行分组，从中提取有用的信息。使用Pandas的sum函数可以方便地对数据集中的某一列进行求和。希望这篇文章能够帮助您更好地使用Pandas进行数据分析和数据操作。