Pandas提供了强大的分组聚合功能，可以轻松进行条件分组计算和统计。本文通过一个例子，展示如何使用Pandas的`.groupby()`和`.agg()`方法进行条件分组计算。
准备数据
假设有这样一个字典数据:
dict = {
'姓名': ['张三'，'李四'，'王五'，'赵六']，
'1月':['100'，'150'，'200'，'300']，
'2月':['150'，'250'，'300'，'400']，
'3月':['200'，'250'，'300'，'500']，
'4月':['150'，'300'，'200'，'400']，
'5月':['200'，'100'，'300'，'200']，
'6月':['200'，'100'，'300'，'200']，
'7月':['200'，'100'，'300'，'200']，
我们要根据这个数据计算得到这样一个结果:
姓名 销售额大于200的月份数量 销售额大于300的月份数量
0 张三 3.0 1.0
1 李四 3.0 2.0
2 王五 4.0 3.0
3 赵六 5.0 4.0
分组和聚合
可以这样实现:
df = pd.DataFrame(dict)
# 分组bys姓名
grouped = df.groupby('姓名')
# 销售额大于200的月份数量
cnt1 = grouped['1月'].agg(lambda x: (x>200).sum())
# 销售额大于300的月份数量
cnt2 = grouped['1月'].agg(lambda x: (x>300).sum())
# 合并两个Series，重命名列
result = pd.concat([cnt1， cnt2]， axis=1).rename(columns={0:'销售额大于200的月份数量'，1:'销售额大于300的月份数量'})
print(result)
1. 使用`df.groupby('姓名')`根据'姓名'列进行分组
2. 使用`.agg()`和匿名函数`lambda x: (x>200).sum()`计算每组的销售额大于200的月份数量
3. 同理计算销售额大于300的月份数量
4. 使用`pd.concat()`将两个Series合并，并重命名列
5. 最终得到所需的结果DataFrame
Pandas提供了强大的分组聚合功能，可以轻松进行条件分组计算和统计。本文通过一个例子，展示如何使用Pandas的`.groupby()`和`.agg()`方法进行条件分组计算。
35_Pandas计算满足特定条件的元素的数量
将说明在pandas.DataFrame和pandas.Series中，如何按行/列以及整体来计算满足特定条件的元素数。
请参阅以下文章，了解如何提取符合条件的行。
09_Pandas从多个条件（AND，OR，NOT）中提取行
另外，如果要为每一列计算唯一元素，请参见以下文章。
15_Pandas计算元素的数量和频率（出现的次数）
对以下内容进行具体的说明。
满足特定条件的元素数量的计数流程
计数pandas.DataFrame中的任何列
多个条件
使用pandas模块进行排序、筛选、求和、计数
使用python编辑excel，实现的功能包括：python设置当前路径、使用pandas打开excel、生成数据透视表，在不覆盖原内容的基础上追加写入数据、对透视表的内容进行排序、按条件筛选、求和、计数。
##python使用好了，可以帮助减轻很多重复性的工作，解放双手和大脑，为了更好地温故知新，在此记下今晚用过的知识点。
设置当前路径
os.chdir('path') #path为希望设置的路径
使用pandas打开表格
social_sec=pd
##获得需要赋值的列表，使用array，可以是series conver to array，这样可以使用np.title，扩展array，扩展方式为[1,2,1,2]
in_week_mean = callin.loc[:,callin.columns.isin(day_list)].mean(axis=1).array
dsp(i
>>> import matplotlib as plt
>>> import pandas as pd
>>> df=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\DDD.csv')
>>> #尝试打印日报 并根据地区统计申请数量
>>> counts=
一、Pandas 的数据结构(Series, DataFrame)0. NumPy 和 Pandas 的区别？
简单的向量操作与 ndarray 的表现一致
Series 和 ndarray 不同的地方在于，Series 的操作默认是使用 index 的值进行对齐的，而不是相对位置
DataFrame 和 ndarray 不同的地方在于，DataFrame 的列数据可以是不同的类型
1. Serie
Python多条件分组计算是指在Python中，根据多个条件对数据进行分组，并进行相应的计算。常见的多条件分组计算包括按年月日分组、按地区分组、按产品类别分组等。在Python中，可以使用Pandas库中的groupby函数实现多条件分组计算。具体步骤如下：
1.导入必要的库：导入Pandas库。
2.读取数据：使用Pandas库中的read_csv函数读取需要进行分组计算的数据。
3.按条件分组：使用groupby函数按指定的条件对数据进行分组，例如按年月日分组可以使用df.groupby(['year','month','day'])。
4.对分组后的数据进行计算：根据需求对分组后的数据进行计算，例如可以使用mean、sum等函数计算平均数和总和。
5.输出结果：将计算结果输出到文件或者控制台上。
例如，我们有一份销售数据表，包含销售日期、地区、产品类型和销售额等字段，我们想要按地区和产品类型分组，并计算销售额的总和。可以按以下步骤进行操作：
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('sales.csv')
# 按条件分组并计算销售额总和
result = df.groupby(['region', 'product_type'])['sales'].sum()
# 输出结果
print(result)
通过以上步骤，我们可以按照指定的条件完成多条件分组计算，并且得到需要的结果。
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