pandas分组汇总,python数据分组聚合

　　importpandasaspddf=PD。数据框({ 国家:[中国，中国，印度，印度， ameremeratid)

　　年龄国家收入05000中国1000014321中国1000021234印度500034010印度50024250美国400064500中国800074321印度

　　组合单列组合df_GB=df.groupby(国家)(对于index，data indf _ GB:print(index)print(data))。将美国国家收入4250美国40000中国国家收入05000中国1000014321中国1000064500中国8000印度国家收入直径500274321印度5000日本国家收入5250日本50000多列组df_GB=df.groupby([country ， incountry ， in country，]数据indf _ GB:打印（索引1,索引2 ) ) (打印)数据)输出（美国,40000)年龄国家收入465250美国)(美国)10000)年龄国家收入05000中国1000014321中国10000(印度),5000)年龄国家收入21234印度500074321印度5000 (ia

　　默认情况下，分组后的其他列将被聚合

　　df_AgG=df.groupby(国家)。agg ("min "，" mean "，" max "，" print (df _ agg)))。美国，中国，日本，53680 .68686868669有时会对分组后的子串进行聚合，只需要对部分数据进行不同的聚合操作，可以用字典构建

　　num_agg={Age:[min ， mean ， max } print(df . group by) country].数量_数量) )输出阿奇明迈克斯countrymama美国公司56867.88868888661中国43214607.0000005000印度12343188.3333334321日本250250.000000000250 num _ agg=0 Income :[ min ， max }打印(df.group by)"国家")。agg)(num _ agg))ageincomeminmeanmaxminmaxcountrymamamerica 25001。086686866066

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