pandas groupby后分为多个datafram

当我们使用pandas中的groupby方法对数据进行分组后，会得到多个dataframe。groupby操作可以根据指定的列或多个列将原始数据分成几个独立的小组。每个小组都是一个新的dataframe对象，其中包含了原数据中对应的分组的所有行。

例如，假设我们有一个包含学生信息的dataframe，其中包含了学生的姓名、年龄和成绩。我们可以使用groupby方法按照年龄对学生进行分组，得到多个以年龄为组的dataframe。

通过groupby操作，我们可以对每个小组进行聚合计算（如平均值、求和等），也可以对每个小组进行单独的操作。这样可以方便地对数据进行分析和统计。

每个分组的dataframe都保留了原始数据的列和相应的行，而且在dataframe中，对应分组的列具有相同的值。这样我们就可以通过对每个小组的操作，更好地理解和分析数据，并且可以得到更准确的统计结果。

总之，当我们使用pandas的groupby方法将数据按照特定列进行分组后，会得到多个dataframe，每个dataframe代表一个小组。这样有助于我们对数据进行分析、统计和计算，从而更好地理解数据。

相关问题

pandas groupby多个字段

pandas的groupby函数可以按照一个或多个字段对数据进行分组，其中多个字段可以用列表或元组的形式传入groupby函数的参数中。例如，如果我们有一个数据集包含了学生的姓名、性别、年龄和成绩等信息，我们可以按照性别和年龄对数据进行分组，代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Lucy', 'John'],
        'gender': ['M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
        'age': [18, 19, 18, 20, 19, 20],
        'score': [80, 85, 90, 75, 95, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照性别和年龄进行分组
grouped = df.groupby(['gender', 'age'])

# 对分组后的数据进行统计分析
result = grouped.mean()
print(result)

输出结果如下：

            score
gender age       
F      18    90.
       19    95.
       20    95.
M      18    82.5
       19    85.
       20    81.5

可以看到，我们按照性别和年龄对数据进行了分组，并对分组后的数据进行了平均值统计分析。

pandas group by后 having

在 Pandas 中，可以使用 `groupby` 方法对 DataFrame 进行分组操作。对于分组后的结果，可以使用 `having` 条件对分组进行筛选。

具体来说，可以在 `groupby` 后使用 `filter` 方法，并传入一个函数，函数中可以使用 `having` 条件进行筛选。例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中包含 `name` 和 `score` 两列，可以按照 `name` 进行分组，并筛选出得分高于平均值的分组：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
    'score': [70, 80, 90, 85, 75, 80]
})

grouped = df.groupby('name').filter(lambda x: x['score'].mean() > 80)
print(grouped)

输出：

      name  score
2    Alice     90
3      Bob     85
4  Charlie     75
5  Charlie     80

在上面的例子中，`filter` 方法传入了一个 lambda 函数，该函数对分组后的每个子 DataFrame 进行判断，如果该子 DataFrame 的 `score` 列的平均值大于 80，则返回 True，否则返回 False。最终，`filter` 方法返回一个新的 DataFrame，其中只包含符合条件的分组。