DataFrame如何分组统计？Python数据结构DF怎么分组统计 _python

在python中要将Excel或者是csv这种表格文件里面的数据取出来进行操作时，一般都会选择第三方库Pandas里面的数据结构Dataframe来接收保存数据。而这一篇文章要来讲解的内容就是Dataframe进行分组统计的方法教程，想要了解和学习的就往下继续阅读吧。
【DataFrame如何分组统计？Python数据结构DF怎么分组统计】

文章插图
1.导入pandas库后定义三个变量，变量data中保存的就是需要去进行操作的数据，直接使用列表对象来保存即可。变量index需要接收一个列表，而在列表里面是df表格的行号，元素数量需要和data中的列表数量一致。
而最后columns变量也是用列表赋值，不过该列表内的元素是声明df对象列名的，它里面元素数量需要和data内单个列表里面的元素数量相同，详细代码示例如下所示：
import pandas as pddata = [['a', 'A', 109], ['b', 'B', 112], ['c', 'A', 125], ['d', 'C', 120]]index = [0, 1, 2, 3]columns = ['name', 'class', 'num']2.第二步的话只需要一行代码，那就是调用DataFrame()方法并且将以上三个变量作为参数传递进行。这样就能够创建出来一个有数据并且有行名和列名的Dataframe对象了，代码如下：
df = pd.DataFrame(data=https://www.ycpai.cn/python/data, index=index, columns=columns)3.这一步就是本篇文章的关键，在Dataframe上进行分组统计需要用到groupby方法() 。这个方法里面需要传入的参数为列名，也就是将重复数据统计为一个，然后将后面的值加起来进行求和操作即可，示例如下：
df1 = df.groupby('class').sum()print(df1)