原因是你的a列是字符串格式不是数值格式，当groupby后面不带列名时pandas会自动判断所以就忽略掉了a列当groupby后面带上a列时pandas会把求和的字符串连接起来所以解决这个问题只需要将a列转换成f...

这里的1,074.00与1,074.00导致整列不被识别为数字,修改xlsx文件里的数据使之存储为数值不含数字之外的符号或者直接修改该列是数值类型即可。也可以在读入后对df做处理，排除这样的记录。之后再做sum就可以。

df.sum()-->默认按照列进行求和,nan的值被忽略df.min()-->默认按照列求最小值df.max()-->默认按照列求最大值df.mean()-->默认按照列求平均值df.describe()-->默认按照列进行描述df.sum(axis=1)-->按...

最保险的办法，先用正则将空格匹配出来，然后全部替换为NULL，再在用pandas读取的时候指定（na_values='NULL'）就是将NULL认为是nan处理，接下来就可以用dropna()或者fillna()来处理了。

groupby方法是pandas中的分组方法，对数据框采用groupby方法后，返回的是DataFrameGroupBy对象，一般分组操作后会进行聚合操作。对数据框按A列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以...

Series可以通过标签来定位。DataFrame是二维的带标签的数据结构。我们可以通过标签来定位数据。这是NumPy所没有的。Pandas中，Series可以被看作由1列数据组成的数据集。创建Series语法：s=pd.Series(...

【1】pandasdataframe删除一行或一列:drop函数https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639注意:df.append生成了新的对象list.append直接修改原对象如果要合并多个Dataframe,可以用list把几个Dataframe装起来...

axis=1：每一行的元素求和axis=0：每一列求均值axis=1：每一行求均值axis=0：每一列求最大值axis=1：每一行求最大值pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。Series是创建一个一维数组对象，会自动...

2.计算df.quantile(q=n)#n分位数 df.std()标准差 df.skew()#样本的偏度 df.kurt()#样本的峰度3.累计求和/累计求积/累计最大值/累计最小值df['key1'].cumsum()/.cumprod()/....

我们在pandas处理数据用groupby分组求和等方法时，需要俩列元素对应的顺序也要相同，但是有时我们需要把元素相同但顺序的相同的俩列合并就不可直接分组求和了，我们既然不考虑顺序了，只考虑元素，那么我们就将其先按一定规则...