一、sumgroupby函数的概述
sumgroupby是Pandas数据分析库中的一个非常实用的函数，它主要用于将数据按照指定的列进行分组，并计算分组后每组的总和。
import pandas as pd
# 创建一个数据表
data = {
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照列A进行分组，并对C列进行求和
grouped = df.groupby('A')['C'].sum()
print(grouped)
执行以上代码，会按照列A进行分组，并对C列进行求和，输出结果如下：
A
bar 12
foo 16
Name: C, dtype: int64
二、sumgroupby函数的参数详解
sumgroupby函数有两个主要的参数，分别是groupby和agg，下面对这两个参数做详细的介绍。
1. groupby参数
groupby参数用于指定按照哪些列进行分组，它可以是单个列的名称、列名的列表、列名的元组或字典。
下面是groupby参数的几种常见用法：
1.1 按单个列进行分组
grouped = df.groupby('A')['C'].sum()
以上代码中，我们按照A列进行分组，并对C列进行求和。
1.2 按多个列进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()
以上代码中，我们按照A列和B列进行分组，并对C列进行求和。
1.3 按照自定义的分组规则进行分组
grouped = df.groupby(lambda x:x%3)['C'].sum()
以上代码中，我们按照数据的索引值对3取模的结果进行分组，并对C列进行求和。
2. agg参数
agg参数用于指定如何对每个分组计算总和，常用的函数有sum、mean、count等。
下面是agg参数的几种常见用法：
2.1 对单个列进行计算
grouped = df.groupby('A').agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})
以上代码中，我们按照A列进行分组，并对C列求和，对D列求平均值。
2.2 对多个列进行计算
grouped = df.groupby('A').agg({'C': ['sum', 'mean'], 'D': 'count'})
以上代码中，我们按照A列进行分组，并对C列分别求和和平均值，对D列求总数。
2.3 对每个分组应用自定义函数进行计算
def my_mean(x):
return x.mean() / x.max()
grouped = df.groupby('A').agg({'C': my_mean})
以上代码中，我们定义了一个自定义函数my_mean，它对每个分组的C列进行计算，并返回平均值除以最大值的结果。
三、sumgroupby函数的实际应用
下面我们通过一个实例，来演示sumgroupby函数在实际应用中的使用。假设我们有一个订单数据表order_data，它包含了每个用户的订单信息，包括订单号、下单时间、商品数量、商品单价和总价等。我们需要分析出每个用户的下单总额，并按照总额从高到低进行排序。
import pandas as pd
# 加载订单数据表
order_data = pd.read_csv('order_data.csv')
# 计算每个用户的下单总额
grouped = order_data.groupby('user')['total_price'].sum()
# 对总额进行排序
sorted = grouped.sort_values(ascending=False)
# 输出结果
print(sorted)
执行以上代码，会计算每个用户的下单总额，并按照总额从高到低进行排序，输出结果如下：
user
xiaoming 5000
xiaohong 3000
xiaogang 2000
xiaohua 1000
dtype: int64
总结
在数据分析和处理中，sumgroupby函数是一个非常实用的函数。它可以帮助我们对数据进行分组，计算每组的总和，并且具有很大的灵活性，可以用于各种复杂的数据分析和计算。
