在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题，如下图：数据中某一个key有多组数据，如何分别对每个key进行相同的运算？

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dataframe里面给出了一个group by的一个操作，对于”group by”操作，我们通常是指以下一个或多个操作步骤：

l （Splitting）按照一些规则将数据分为不同的组；

l （Applying）对于每组数据分别执行一个函数；

l （Combining）将结果组合到一个数据结构中；

使用dataframe实现groupby的用法：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1, 'col3':'aa'}, {'col1':'b', 'col2':2, 'col3':'bb'}, {'col1':'c', 'col2':3, 'col3':'cc'}, {'col1':'a', 'col2':44, 'col3':'aa'}])
print df
# 按col1分组并按col2求和
print df.groupby(by='col1').agg({'col2':sum}).reset_index()
# 按col1分组并按col2求最值
print df.groupby(by='col1').agg({'col2':['max', 'min']}).reset_index()
# 按col1 ，col3分组并按col2求和
print df.groupby(by=['col1', 'col3']).agg({'col2':sum}).reset_index()

网站标题：pandas数据预处理之dataframe的groupby操作方法-创新互联
转载来源：http://kswsj.cn/article/iohci.html