Pandas Sum Groupby

介绍

Pandas sum groupby是一个功能强大的方法，可以对一个数据集进行聚合分析。比较常见的应用场景是对数据集中的某一列进行分组（groupby），然后求出每个组内的另一列数据的和（sum）。

示例

接下来，我们将使用一个示例数据集，其中包含了一些销售数据，来说明如何使用pandas sum groupby进行聚合分析。

import pandas as pd

sales_data = {'year': [2010, 2010, 2011, 2011, 2012, 2012, 2013, 2013],
              'region': ['North', 'South', 'North', 'South', 'North', 'South', 'North', 'South'],
              'product': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
              'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]}

df = pd.DataFrame(sales_data)

现在，我们有了一个名为df的DataFrame，我们可以使用pandas sum groupby方法对其进行分组聚合分析。

grouped = df.groupby('year')['sales'].sum()

print(grouped)

输出结果：

year
2010    300
2011    700
2012   1100
2013   1500
Name: sales, dtype: int64

通过上述代码，我们可以看到，我们首先使用了groupby方法按照'year'这一列进行了分组，然后对'sales'这一列进行了求和操作，并得到了每一年的销售总额。

总结

使用pandas sum groupby可以很方便地对数据集进行聚合分析，求出每一组（group）内某一列数据的和（sum）。通过这种方法，我们可以更好地了解数据集的特征和分布。