iis7建网站,Wordpress 相同tag,最便宜做公司网站,公司网站开发实施方案df.groupby(pd.Grouper(level1)).sum() 在 Python 中的作用是根据 DataFrame 的某一索引级别进行分组#xff0c;并计算每个分组的总和。具体来说#xff1a; df.groupby(...)#xff1a;这是 pandas 的分组操作#xff0c;按照指定的规则将 DataFrame 分组。 pd.Grouper(…df.groupby(pd.Grouper(level1)).sum() 在 Python 中的作用是根据 DataFrame 的某一索引级别进行分组并计算每个分组的总和。具体来说 df.groupby(...)这是 pandas 的分组操作按照指定的规则将 DataFrame 分组。 pd.Grouper(level1)这里的 pd.Grouper 用来指定按索引的某一层级进行分组。level1 表示按索引的第二级进行分组。索引层级是从 0 开始的所以 level1 指的是第二个索引级别。 .sum()在分组后使用 .sum() 来计算每个分组中所有数值型列的和。
示例
假设你有一个具有多级索引的 DataFrame像这样
import pandas as pd# 创建一个带有多级索引的示例 DataFrame
data {A: [1, 2, 3, 4, 5],B: [6, 7, 8, 9, 10]
}
index pd.MultiIndex.from_tuples([(2021-01-01, X),(2021-01-01, Y),(2021-01-02, X),(2021-01-02, Y),(2021-01-03, X)
], names[Date, Group])df pd.DataFrame(data, indexindex)
print(df)输出将是 A B
Date Group
2021-01-01 X 1 6Y 2 7
2021-01-02 X 3 8Y 4 9
2021-01-03 X 5 10当你执行 df.groupby(pd.Grouper(level1)).sum() 时
result df.groupby(pd.Grouper(level1)).sum()
print(result)结果将会是 A B
Group
X 9 24
Y 6 16解释
这里 DataFrame 根据 Group 索引级别进行分组。然后A 和 B 列的数值在每个分组内被求和。X 组的和是 A9 和 B24Y 组的和是 A6 和 B16。
