Python分类求和方法

Python分类求和方法，Excel表格数据为例。
在Excel中经常会有根据列分类求和的需求，如果数据较少,可以在Excel中通过手动筛选的方法，但是数据较多那就比较麻烦啦。
这里需要用到groupby函数，pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名等）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。
这里只简单举个例子，利用groupby函数在Excel表格中分类求和的简单实现。
需求分析，现有如下表格
%title插图%num

需要按照不同月份汇总value值，这里可以用groupby函数简单实现。
%title插图%num
import pandas as pd
df=pd.read_excel(‘F:\邮件张\wan.xlsx’)
df_sum = df.groupby(‘month’)[‘value’].sum()
df_sum.to_excel(‘F:\邮件张\汇总.xlsx’)
1
2
3
4
*终得到新建汇总表格如下%title插图%num

可以利用Python得到按照列分类的汇总。