如何使用 Pandas 合并不同店铺同姓销售人员的业绩？

IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天给大家整理了《如何使用 Pandas 合并不同店铺同姓销售人员的业绩？》，聊聊，我们一起来看看吧！

不同店铺同姓销售人员业绩合并

在使用 pandas 进行数据处理时，有时需要将不同店铺中同姓销售人员的业绩合并计算。例如，下表中，需要将同姓销售人员的业绩合并为同一列：

为了合并这些业绩，可以使用 pandas 的 groupby() 和 sum() 函数：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按销售员姓名分组并求和
df_sum = df.groupby('销售员')['业绩'].sum()

# 查看结果
print(df_sum)

输出：

销售员
李四    300
张三    300

今天关于《如何使用 Pandas 合并不同店铺同姓销售人员的业绩？》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！