pandas实现sql中先groupby 再concat不同行取值的功能

Pandas库中的`groupby`函数可以对数据按照某个列或多列进行分组，然后`concat`函数用于合并多个DataFrame，这结合起来可以模拟SQL中的GROUP BY操作。如果你想先按某个列分组，计算每个组的一些聚合结果（比如求和、平均等），然后再将这些结果连接在一起形成一个新的DataFrame，可以按照以下步骤操作：

1. **Grouping**: 使用`groupby`函数，例如 `df.groupby('column_to_group_on')`，这里`column_to_group_on`是你想要分组的列名。

2. **Aggregation**: 对每个组应用你想得到的聚合函数，如`df.groupby('column_to_group_on')['column_to_aggregate'].sum()` 或 `df.groupby('column_to_group_on')['another_column'].mean()`。

3. **Concatenation**: 完成聚合后，你可以创建一个空的DataFrame，然后利用`pd.concat`将所有分组后的结果逐个连接起来。例如：

   result = pd.DataFrame()
   for name, group in df.groupby('column_to_group_on'):
       aggregated_data = group.aggregate(['sum', 'mean'])  # 假设我们对'sum'和'mean'进行了聚合
       result = pd.concat([result, aggregated_data], ignore_index=True)

注意，上述例子假设每个分组的结果都是一个单独的数据框，如果直接拼接可能会有重复列名的问题，需要处理。另外，`ignore_index=True`可以消除因多次连接而产生的索引重叠问题。