这个 pandas 分组 怎么写？
有两个表，一个成绩表，一个满分表 如下图

结果表要如下：

【以下回答由 GPT 生成】

首先，我们需要导入 pandas 并读取成绩表和满分表的数据。假设成绩表的文件名为 "成绩表.csv"，满分表的文件名为 "满分表.csv"。

import pandas as pd

# 读取成绩表和满分表的数据
成绩表 = pd.read_csv("成绩表.csv")
满分表 = pd.read_csv("满分表.csv")

接下来，我们可以根据区县进行分组，并进行相应的统计。

问题1：根据区县进行分组，统计每个区县的总人数、均值、满分人数、满分率、零分人数和零分率，以及不满分的人数和不满分率。

# 根据区县进行分组
按区县分组 = 成绩表.groupby("区县")

# 统计总人数
总人数 = 按区县分组.size()

# 统计均值
均值 = 按区县分组["成绩"].mean()

# 统计满分人数
满分人数 = 按区县分组.apply(lambda x: (x["成绩"] == 满分表.loc[满分表["区县"] == x.name, "满分"].values[0]).sum())

# 统计满分率
满分率 = 满分人数 / 总人数

# 统计零分人数
零分人数 = 按区县分组.apply(lambda x: (x["成绩"] == 0).sum())

# 统计零分率
零分率 = 零分人数 / 总人数

# 统计不满分人数
不满分人数 = 总人数 - 满分人数 - 零分人数

# 统计不满分率
不满分率 = 不满分人数 / 总人数

# 将结果组合成一个新的 DataFrame
结果1 = pd.DataFrame({"总人数": 总人数, "均值": 均值, "满分人数": 满分人数, "满分率": 满分率, "零分人数": 零分人数, "零分率": 零分率, "不满分人数": 不满分人数, "不满分率": 不满分率})

问题2：根据区县和学校进行分组，统计每个区县每个学校的总人数、均值、满分人数、满分率、零分人数和零分率，以及不满分的人数和不满分率。

# 根据区县和学校进行分组
按区县学校分组 = 成绩表.groupby(["区县", "学校"])

# 统计总人数
总人数 = 按区县学校分组.size()

# 统计均值
均值 = 按区县学校分组["成绩"].mean()

# 统计满分人数
满分人数 = 按区县学校分组.apply(lambda x: (x["成绩"] == 满分表.loc[满分表["区县"] == x.name[0], "满分"].values[0]).sum())

# 统计满分率
满分率 = 满分人数 / 总人数

# 统计零分人数
零分人数 = 按区县学校分组.apply(lambda x: (x["成绩"] == 0).sum())

# 统计零分率
零分率 = 零分人数 / 总人数

# 统计不满分人数
不满分人数 = 总人数 - 满分人数 - 零分人数

# 统计不满分率
不满分率 = 不满分人数 / 总人数

# 将结果组合成一个新的 DataFrame
结果2 = pd.DataFrame({"总人数": 总人数, "均值": 均值, "满分人数": 满分人数, "满分率": 满分率, "零分人数": 零分人数, "零分率": 零分率, "不满分人数": 不满分人数, "不满分率": 不满分率})

最后，我们可以将结果打印出来，或者保存为一个新的文件。

# 打印结果
print("问题1的结果：")
print(结果1)
print("问题2的结果：")
print(结果2)

# 保存为一个新的文件
结果1.to_csv("问题1的结果.csv")
结果2.to_csv("问题2的结果.csv")

以上就是使用 pandas 对该问题进行分组和统计的完整解决方案。如果有任何问题，请随时提问。

【相关推荐】

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7460931
• 这篇博客也不错, 你可以看下【pandas数据可视化、pandas数据分析】新冠肺炎感染人数数据分析
• 您还可以看一下 大宝老师的Python数据分析三剑客-主流数据分析库精讲课程中的 Pandas实操：统计与分析（一）小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: pandas统计分析（下）——数据格式化、分组统计中的 分组并按指定列进行数据计算 部分也许能够解决你的问题。

Emm这个查一下pandas文档可以按照你要的来

不是自带函数吗，可以看文档

Pandas-分组：df.groupby()
类似这种

你要如何分组？请说明清楚，好为您解答，另外能附上数据文件是最好。

pandas基础--分组
可以参考下，很简单得

pandas基础--分组_pandas 分组_时代的病人的博客-CSDN博客 一、分组模式及其对象1. 分组的一般模式想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据\color{#FF0000}{分组依据}分组依据、数据来源\color{#00FF00}{数据来源}数据来源、操作及其返回结果\color{#0000FF}{操作及其返回结果}操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式即：df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作现在返回到学生体测的数据集上，如果想要按照性别统计身高中位数，就可以如_pandas 分组 https://blog.csdn.net/clony1/article/details/111661960

在分组之前应该需要先统计出每位考生的总成绩吧，然后在根据区县学校等进行分组。建议提供下具体的数据文档。

应用gpt作答：
在使用 pandas 对成绩表和满分表进行分组统计时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 pandas 库并读取成绩表和满分表的数据：
   ```python
   import pandas as pd

读取成绩表和满分表数据

df_scores = pd.read_csv('scores.csv')
df_full_marks = pd.read_csv('full_marks.csv')

2. 将成绩表和满分表进行合并，以便进行统计：
```python
# 合并成绩表和满分表
df_merged = pd.merge(df_scores, df_full_marks, on='科目')

3. 根据区县进行分组统计：

   # 分组统计
   df_group_by_district = df_merged.groupby('区县').agg(
    总人数=('学号', 'count'),
    均值=('成绩', 'mean'),
    满分人数=('成绩', lambda x: (x == 100).sum()),
    满分率=('成绩', lambda x: (x == 100).mean()),
    零分人数=('成绩', lambda x: (x == 0).sum()),
    零分率=('成绩', lambda x: (x == 0).mean()),
    不满分人数=('成绩', lambda x: ((x > 0) & (x < 100)).sum()),
    不满分率=('成绩', lambda x: ((x > 0) & (x < 100)).mean())
   ).reset_index()
   

4. 根据区县和学校进行分组统计：

   # 分组统计
   df_group_by_district_school = df_merged.groupby(['区县', '学校']).agg(
    总人数=('学号', 'count'),
    均值=('成绩', 'mean'),
    满分人数=('成绩', lambda x: (x == 100).sum()),
    满分率=('成绩', lambda x: (x == 100).mean()),
    零分人数=('成绩', lambda x: (x == 0).sum()),
    零分率=('成绩', lambda x: (x == 0).mean()),
    不满分人数=('成绩', lambda x: ((x > 0) & (x < 100)).sum()),
    不满分率=('成绩', lambda x: ((x > 0) & (x < 100)).mean())
   ).reset_index()
   

以上代码将根据区县和学校分组统计所需的指标，并将结果保存在两个 pandas DataFrame 对象中：df_group_by_district 和 df_group_by_district_school。你可以根据需要进一步处理和输出这些结果表格。

先单独计算出各个列的值，然后再统一写进一张表中，

# 创建包含统计结果的 DataFrame
results_df = pd.DataFrame({
    '总人数': total_count,
    '均值': mean_score,
    '满分人数': perfect_count,
    '满分率': perfect_rate,
    '零分人数': zero_count,
    '零分率': zero_rate,
    '不满分人数': not_perfect_count,
    '不满分率': not_perfect_rate
})

# 打印结果表
print(results_df)