python pandas中groupby()的使用，sum和count
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groupby[根据哪一列][对于哪一列]进行计算
groupby 中sum的使用（求和的作用）
- 表格样式：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'user':['user1','user1','user1','user2','user2','user3','user2'],
'交易类型':[0,0,1,1,1,1,0],
'消费金额':[12,12,12,15,15,17,20],
'消费数量':[2,2,2,5,5,7,2]})
df
生成表格：
- 对交易类型=1，根据“user”对“消费金额”进行求和：
（输出交易类型为1时，每一个用户消费金额的总数）
- 如果不指定后面的列：则会对每一列进行求和：
例如：user1的交易类型0+0+1=1
groupby 中count的使用（起到计数的作用）
例子：
- 第一条程序代码表示：对user的类别进行统计，选择“消费金额”数据进行展示。
- 第二条程序代码表示：对每一列对应的user进行统计（因为没有指定显示列，显示所有列对user的统计结果）
groupby 中agg的使用
- 求不同交易类型的“消费金额”和“消费数量”的最大，最小，平均值。
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