Python Pandas中的分组聚合操作详解

df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx')
df = df1.groupby('店铺名称', as_index=False).sum()
print(df)

df2 = df1.groupby(['店铺名称','订单号'], as_index=False).sum()
print(df2)

def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()

result = df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].agg(custom_agg)
print(result)

df3 = df1.groupby('店铺名称', as_index=False).agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'mean'})
print(df3)

for group, data in df1.groupby('店铺名称'):
    print(group)  # 分组的键值
    print(data)  # 所有属于该分组的数据

df4 = df1.groupby('店铺名称').filter(lambda x: x['销售金额'].sum() > 300)
print(df4)

df1['NewColumn'] = df1.groupby('店铺名称')['销售数量'].transform(lambda x:x.sum())
print(df1)

df5 = df1.groupby('店铺名称').sum().sort_values('销售数量', ascending=True)
print(df5)

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\liuchunlin2\\Desktop\\数据1.xlsx')

#使用单个列进行分组，并应用聚合函数
df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).sum()
#df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).aggregate({'销售数量': 'sum'})
print(df)

#使用多个列进行分组，并应用聚合函数：
df2=df1.groupby(['店铺名称','订单号'], as_index=False).sum()
print(df2)

# 定义自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return x.max() - x.min()
# 使用自定义聚合函数对 'Column2' 进行聚合
result = df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].agg(custom_agg)
print(result)

# 同时应用多个聚合函数
df3=df1.groupby('店铺名称', as_index=False).agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'mean'})
print(df3)

# 迭代分组
for group, data in df1.groupby('店铺名称'):
    print(group)  # 分组的键值
    print(data)  # 所有属于该分组的数据

df3.to_excel('merged.xlsx', index=False)
print('这是一条数据分割线')

#根据条件过滤分组
df4=df1.groupby('店铺名称').filter(lambda x: x['销售金额'].sum() > 300)
print(df4)

#转换分组
df1['NewColumn'] = df1.groupby('店铺名称')['销售数量'].transform(lambda x:x.sum())  # 对 'Column2' 在每个分组内进行转换操作
#df=df1.groupby('店铺名称', as_index=False)['销售数量'].transform('sum')
print(df1)

#分组排序
df5=df1.groupby('店铺名称').sum().sort_values('销售数量', ascending=True)  # ascending=True 升序 ascending=False 降序
print(df5)