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##分组对列采用聚合函数
#分组对列采用聚合函数
import pandas as pd
pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx')
#print(df.head())
dfl=df[['产品名称','数量']]
#print (dfl)
print (dfl. groupby ('产品名称'). agg (['sum', 'mean' ]))
数量
sum mean
产品名称
DVD光驱 120 40.000000
SD存储卡 44 14.666667
手写板 57 28.500000
无线网卡 10 10.000000
蓝牙适配器 118 39.333333
键盘 120 120.000000
键盘 20 20.000000
麦克风 47 47.000000
鼠标 68 34.000000
##分组对不同的列采用不同的聚合函数
#分组对不同的列采用不同的聚合函数
import pandas as pd
pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx')
#print(df.head())
df1=df[['产品名称','数量','成交金额']]
#print (dfl)
print (df1.groupby('产品名称').agg({'数量':['sum','mean'],'成交金额':['max']}))
数量 成交金额
sum mean max
产品名称
DVD光驱 120 40.000000 11520
SD存储卡 44 14.666667 5800
手写板 57 28.500000 8170
无线网卡 10 10.000000 1780
蓝牙适配器 118 39.333333 6588
键盘 120 120.000000 21600
键盘 20 20.000000 3600
麦克风 47 47.000000 4653
鼠标 68 34.000000 15548
标签：函数,产品名称,df,44,分组,pd,print,多列 From： https://www.cnblogs.com/988MQ/p/16908680.html