按类型重新分组的行的条件求和
创始人
2024-11-02 21:30:53
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假设数据框为df，有类型（type）和数值（value）两列，代码示例如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({
    'type': ['a', 'b', 'a', 'b', 'c'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 按类型重新分组，计算每组的条件求和
result = df.groupby('type').apply(lambda x: x[x['value'] > 2]['value'].sum())
print(result)

输出结果如下：

type
a    3
b    4
c    5
dtype: int64

解释：先按类型（type）重新分组，然后对每组进行条件求和，即计算数值（value）大于2的行的数值总和。最后输出每组的求和结果。

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