pandas中groupby

Pandas中的groupby函数可以用于对数据进行分组和聚合操作，常用于数据分析和统计。groupby函数的一般用法为：

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

其中，最常用的参数为by，它可以指定按照哪些列进行分组。例如：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 85, 95, 92, 89]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均值
result = df.groupby('Name').mean()

print(result)

输出结果为：

         Score
Name          
Alice     87.5
Bob       91.0
Charlie   87.0

上述代码中，我们按照Name列进行分组，并对每个分组的Score列求均值。最终得到了每个人的平均成绩。需要注意的是，groupby函数返回的是一个GroupBy对象，我们可以对其进行各种聚合操作，例如mean、sum、count等。