<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para encontrar a soma dos valores por grupo no pandas:<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como agrupar por coluna e somar os valores em uma coluna:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver que:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como agrupar v\u00e1rias colunas e somar v\u00e1rias colunas:<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver que:<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n Observe que a fun\u00e7\u00e3o reset_index()<\/strong> evita que o agrupamento de colunas fa\u00e7a parte do \u00edndice.<\/span><\/p>\n Por exemplo, o resultado ficar\u00e1 assim se n\u00e3o o usarmos:<\/span><\/p>\n Dependendo de como voc\u00ea deseja que os resultados apare\u00e7am, voc\u00ea pode ou n\u00e3o optar por usar a fun\u00e7\u00e3o reset_index()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns de agrupamento em pandas:<\/span><\/p>\n Como contar avistamentos de grupos em pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para encontrar a soma dos valores por grupo no pandas: df. groupby ([‘ group1 ‘,’ group2 ‘])[‘ sum_col ‘]. sum (). reset_index () Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas: import pandas as pd #createDataFrame df = pd. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2193","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df. groupby<\/span> ([' group1<\/span> ',' group2<\/span> '])[' sum_col<\/span> ']. sum<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],\n ' points<\/span> ': [25, 17, 14, 9, 12, 9, 6, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam position points rebounds\n0 A G 25 11\n1 A G 17 8\n2 A F 14 10\n3 A C 9 6\n4 B G 12 6\n5 B F 9 5\n6 B F 6 9\n7 B C 4 12<\/b><\/pre>\n Exemplo 1: agrupar por uma coluna, adicionar uma coluna<\/strong><\/span><\/h3>\n
#group by team and sum the points\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[' points<\/span> ']. sum<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n\tteam points\n0 to 65\n1 B 31\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Exemplo 2: agrupar por m\u00faltiplas colunas, adicionar m\u00faltiplas colunas<\/strong><\/span><\/h3>\n
#group by team and position, sum points and rebounds\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']. sum<\/span> (). reset_index<\/span> ()\n\n team position points rebounds\n0 A C 9 6\n1 A F 14 10\n2 A G 42 19\n3 B C 4 12\n4 B F 15 14\n5 B G 12 6\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#group by team and position, sum points and rebounds\ndf. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' position<\/span> '])[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']. sum<\/span> ()\n\n rebound points\nteam position\t\t\nA C 9 6\nF 14 10\nG 42 19\nB C 4 12\nF 15 14\nG 12 6<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como encontrar o valor m\u00e1ximo por grupo no Pandas<\/a>
Como calcular quantis por grupo no Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"