pandas 中的分组和减去列

使用 Pandas 中的分组和减去列功能可以帮助我们更方便地处理数据集中的信息。无论是对数据进行聚合分析，还是计算数据间的差异，这些功能都能提供便利。在本文中，我们将通过几个案例来展示这些功能的使用方法。

python
import pandas as pd
# 创建销售数据集
data = {'产品类别': ['电视', '电视', '冰箱', '冰箱', '洗衣机', '洗衣机'],
        '销售额': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500],
        '销售量': [10, 15, 20, 25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照产品类别进行分组
grouped = df.groupby('产品类别')
# 计算每个产品类别的平均销售额和销售量
result = grouped.mean()
print(result)

python
import pandas as pd
# 创建时间序列数据集
data = {'日期': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-07'),
        '销售额': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000],
        '成本': [800, 1200, 1600, 2000, 2400, 2800, 3200]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每天的利润并添加到数据集中
df['利润'] = df['销售额'] - df['成本']
print(df)