这篇文章主要讲解了python实现分组求和与分组累加求和的方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

成都创新互联公司-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比深泽网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式深泽网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖深泽地区。费用合理售后完善，10余年实体公司更值得信赖。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！

# -*- encoding=utf-8 -*-
import pandas as pd
data=['abc','abc','abc','asc','ase','ase','ase']
num=[1,2,2,1,2,1,2]
df1=pd.DataFrame({'name':data,'num':num})
print(df1)

df1['mmm']=df1['num']
df2=df1.groupby(['name', 'num'], as_index=False).count()
print(df2)
df2.sort_values(['name', 'num'], ascending=[1, 1], inplace=True)
print(df2)
df2['sum']=df2.groupby(['name'])['mmm'].cumsum()
print(df2)
kk=df2.groupby(['name'],as_index=False)['num'].sum()
print(kk)
df3 = pd.merge(df2, kk, on='name', how='left',)
print(df3)
df3['ratio']=df3['sum']/df3['num_y']
df3.columns = ['name', 'num', 'mmm', 'sum','numsum','ratio']
print(df3)
df4=df3.groupby(['mmm'],as_index=False)['ratio'].mean()

print(df4)

标题名称：python实现分组求和与分组累加求和的方法-创新互联
URL标题：http://myzitong.com/article/coehcj.html