pandas DataFrame数据分组

数据分组

需要使用：

groupby(需要分组的内容)[按什么分组] 得到的是一个对象
结合agg函数将聚合得到的结果作为一个新列
agg(['sum','mean']) 进行求和与平均值 []里的内容是固定的

代码：

# 引用 pandas
import pandas as pd
# 定义数据
data = {
    "员工":["张三","李四","王五","赵六","孙七","周八"],
    "部门":["HR","HR","技术","技术","销售","销售"],
    "工资":[5000,5200,8000,7500,6000,5800],
    "性别":["男","男","女","女","男","女"],
    "年龄":[18,30,40,43,60,89]
}
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 按部门、年龄 工资进行分组
grouped = df.groupby(['部门','年龄'])['工资'].agg(['sum'])
print(grouped)

结果：

  员工  部门    工资 性别  年龄
0  张三  HR  5000  男  18
1  李四  HR  5200  男  30
2  王五  技术  8000  女  40
3  赵六  技术  7500  女  43
4  孙七  销售  6000  男  60
5  周八  销售  5800  女  89
        sum
部门 年龄      
HR 18  5000
   30  5200
技术 40  8000
   43  7500
销售 60  6000
   89  5800