pandas.groupby

pandas.groupby 是 pandas 库中的一个方法，用于按照一列或多列的值对数据进行分组。通过指定分组依据，可以将数据拆分为多个组，并进行聚合、转换或其他操作。这个方法可以用于处理数据集中的统计、分析、汇总等需求。

例如，可以使用 `groupby` 方法按照某一列的值对数据进行分组，然后使用聚合函数（如求和、求平均值等）对每个组进行计算。另外，还可以对每个组应用其他自定义的函数进行处理。

以下是一个示例代码，演示了如何使用 `groupby` 方法进行分组和聚合操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Name' 列进行分组，并计算每个组的平均工资
grouped = df.groupby('Name')
average_salary = grouped['Salary'].mean()

print(average_salary)

输出结果为：

Name
Alice      6500
Bob        7500
Charlie    7000
Name: Salary, dtype: int64

以上代码将数据按照 'Name' 列的值分成了三个组，并计算了每个组的平均工资。