如何使用 Pandas GroupBy 計算求和
在資料科學中,通常需要聚合資料以獲得見解。一種常見的聚合技術是將群組內的值求和。 Python 函式庫 Pandas 提供了多功能的 GroupBy 函數來分組資料並執行各種操作,包括求和。
考慮以下DataFrame:
Fruit | Date | Name | Number |
---|---|---|---|
Apples | 10/6/2016 | Bob | 7 |
Apples | 10/6/2016 | Bob | 8 |
Apples | 10/6/2016 | Mike | 9 |
Apples | 10/7/2016 | Steve | 10 |
Apples | 10/7/2016 | Bob | 1 |
Oranges | 10/7/2016 | Bob | 2 |
Oranges | 10/6/2016 | Tom | 15 |
Oranges | 10/6/2016 | Mike | 57 |
Oranges | 10/6/2016 | Bob | 65 |
Oranges | 10/7/2016 | Tony | 1 |
Grapes | 10/7/2016 | Bob | 1 |
Grapes | 10/7/2016 | Tom | 87 |
Grapes | 10/7/2016 | Bob | 22 |
Grapes | 10/7/2016 | Bob | 12 |
Grapes | 10/7/2016 | Tony | 15 |
取得每個人購買的水果總數名稱,使用GroupBy.sum() 方法:
df.groupby(['Name', 'Fruit']).sum()
這將產生以下結果輸出:
Fruit | Name | Number |
---|---|---|
Apples | Bob | 16 |
Apples | Mike | 9 |
Apples | Steve | 10 |
Grapes | Bob | 35 |
Grapes | Tom | 87 |
Grapes | Tony | 15 |
Oranges | Bob | 67 |
Oranges | Mike | 57 |
Oranges | Tom | 15 |
Oranges | Tony | 1 |
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