DataFrame 如何实现条件分组

### 回答1：
可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法实现条件分组，先将 DataFrame 按照某一列或多列进行排序，然后使用 groupby() 方法按照指定的条件进行分组，最后对每个分组进行统计计算或其他操作。具体实现方法可参考 pandas 文档中的示例。

### 回答2：
DataFrame 可以通过条件表达式实现条件分组。以下是实现条件分组的步骤：

1. 使用条件表达式选择符合条件的数据子集。
2. 通过条件子集中的某一列进行分组。
3. 对分组后的数据进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。

下面以一个示例进行说明：

假设有一个DataFrame包含学生的姓名、班级、学科和成绩四列数据。我们想要计算每个班级中数学成绩大于80分的学生人数，可以按照以下步骤进行条件分组：

1. 首先，选择数学成绩大于80分的数据子集：
condition = df['学科'] == '数学' & df['成绩'] > 80
filtered_data = df[condition]

2. 接下来，按照班级进行分组：
grouped_data = filtered_data.groupby('班级')

3. 最后，对每个分组进行计数操作：
result = grouped_data.size()

以上步骤可以简化为一行代码：
result = df[(df['学科'] == '数学') & (df['成绩'] > 80)].groupby('班级').size()

最终的结果是一个Series对象，包含每个班级中数学成绩大于80分的学生人数。

通过这种方式，我们可以根据不同的条件进行分组，并对分组后的数据进行各种操作和计算。这种条件分组的方法在数据的处理和分析过程中非常常用。