python数据按照分组进行频数_Pandas:按两列分组并计算第二列中所有值的出现次数...
我相信您需要先替换所有值>=6,然后再替换groupby+aggregatesum:s = df['num ofcust'].mask(df['num ofcust'] >=6, '6+')
#alternatively
#s = df['num ofcust'].where(df['num ofcust'] <6, '6+')
df = df.groupby(['month', s])['count'].sum().reset_index()
print (df)
month num ofcust count
0 10 1 1
1 10 2 1
2 10 3 1
3 10 4 1
4 10 5 1
5 10 6+ 3
6 11 1 1
7 11 2 1
8 11 3 1
9 12 6+ 1
细节:
^{pr2}$
另一个非常类似的解决方案是先向列追加数据:df.loc[df['num ofcust'] >= 6, 'num ofcust'] = '6+'
df = df.groupby(['month', 'num ofcust'], as_index=False)['count'].sum()
print (df)
month num ofcust count
0 10 1 1
1 10 2 1
2 10 3 1
3 10 4 1
4 10 5 1
5 10 6+ 3
6 11 1 1
7 11 2 1
8 11 3 1
9 12 6+ 1
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