Pandas · 函数

条件聚合

按条件分组聚合。条件列表为 [(条件列, 运算符, 值, 别名), ...]。返回每个分组、每个条件满足的数量和比例。

调用签名(表, 分组列, 条件列表, 值列)

条ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
# 完整案例：按字段调用 条件聚合
设 结果 = Pandas.条件聚合(
    表=表,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    分组列="数量",  # 必填；按函数业务含义传入 分组列;首次使用建议先 打印...
    条件列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    值列="数量",  # 必填；按函数业务含义传入 值列;首次使用建议先 打印(...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

4 个参数

参数类型 / 传入方式说明

表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传或对象为 None 会报 TypeError/AttributeError;先调用对应的创建函数拿到表再传入

分组列可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入分组列;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '分组列';检查调用是否漏了这行

条件列表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '条件列表';检查调用是否漏了这行

值列可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入值列;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '值列';检查调用是否漏了这行

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
# 完整案例：按字段调用 条件聚合
设 结果 = Pandas.条件聚合(
    表=表,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    分组列="数量",  # 必填；按函数业务含义传入 分组列;首次使用建议先 打印...
    条件列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    值列="数量",  # 必填；按函数业务含义传入 值列;首次使用建议先 打印(...
)
打印(结果)

# 进阶组合:条件聚合 配合 Pandas 业务流使用
设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
设 结果 = Pandas.条件聚合(
    表=表,  # 必填
    分组列="数量",  # 必填
    条件列表="数量",  # 必填
)
Pandas.导出CSV(结果, "outputs/结果.csv")
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 3 个必填参数

## 参数 1: 表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = Pandas.条件聚合()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = Pandas.条件聚合(表=表)

## 参数 2: 分组列
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = Pandas.条件聚合()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = Pandas.条件聚合(分组列="数量")

## 参数 3: 条件列表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = Pandas.条件聚合()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = Pandas.条件聚合(条件列表="数量")
打印(结果)