python数据按照分组进行频数_Pandas：按两列分组并计算第二列中所有值的出现次数...

2024-04-20 16:25:28

我相信您需要先替换所有值>=6，然后再替换groupby+aggregatesum：s = df['num ofcust'].mask(df['num ofcust'] >=6, '6+')

#alternatively

#s = df['num ofcust'].where(df['num ofcust'] <6, '6+')

df = df.groupby(['month', s])['count'].sum().reset_index()

print (df)

month num ofcust count

0 10 1 1

1 10 2 1

2 10 3 1

3 10 4 1

4 10 5 1

5 10 6+ 3

6 11 1 1

7 11 2 1

8 11 3 1

9 12 6+ 1

细节：

^{pr2}$

另一个非常类似的解决方案是先向列追加数据：df.loc[df['num ofcust'] >= 6, 'num ofcust'] = '6+'

df = df.groupby(['month', 'num ofcust'], as_index=False)['count'].sum()

print (df)

month num ofcust count

0 10 1 1

1 10 2 1

2 10 3 1

3 10 4 1

4 10 5 1

5 10 6+ 3

6 11 1 1

7 11 2 1

8 11 3 1

9 12 6+ 1

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