以下是一个示例代码,演示了如何按类别分组,找出不同列之和的最大值。
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'Column2': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
'Column3': [13, 14, 15, 16, 17, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按类别分组并计算列之和
grouped = df.groupby('Category').sum()
# 找出不同列之和的最大值
max_sum = grouped.max().max()
print("不同列之和的最大值:", max_sum)
输出结果为:
不同列之和的最大值: 33
在这个示例中,我们首先创建一个包含类别和列数据的示例数据框。然后,我们使用groupby
函数按类别分组,并使用sum
函数计算每个类别的列之和。最后,我们使用max
函数找出不同列之和的最大值,并打印结果。