python groupby单列二类分组

Python中的groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行操作。如果想要将分组后的数据合并，可以使用pandas库中的merge函数或concat函数。merge函数可以将两个DataFrame按照指定的列进行合并，而concat函数可以将多个DataFrame按照指定的轴进行合并。具体使用方法可以参考pandas官方文档。

相关问题

python中 data.groupby（）

在Python的pandas库中，`groupby()`函数是一个非常强大的功能，它主要用于数据分组和聚合操作。当你有一个DataFrame（二维表格型的数据结构），并且想要按照某一列或多列的值对数据进行划分，然后对每个分组应用某种计算，比如求平均、计数、求和等，这时就可以使用`groupby()`。

这个函数的基本语法如下：

df.groupby(key_column(s))[[aggregation_function, ...]]

- `key_column(s)`是你想根据哪些列进行分组的关键列名或表达式，可以是单列或多列。
- `[aggregation_function, ...]`是一系列聚合函数，如`mean()`, `sum()`, `count()`, `min()`, `max()`等，或者是自定义函数，它们会分别应用于每个分组。

例如，假设你有一个包含销售数据的DataFrame，你可以按产品类别分组，并计算每类产品的总销售额：

sales_df.groupby('product_category')['sales_amount'].sum()

这将返回一个新的Series，其中包含了每个产品类别的总销售额。