groupby的使用

groupby是pandas中非常常用的一个函数，它可以根据某一列或多列的值进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个数据集，包含了学生的姓名、性别、年龄和成绩四个字段，我们想要按照性别进行分组，然后计算每个性别的平均年龄和平均成绩，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
    'age': [18, 19, 20, 21, 22, 23],
    'score': [80, 85, 90, 95, 100, 105]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照性别进行分组，并计算平均年龄和平均成绩
result = df.groupby('gender').agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'})
print(result)

输出结果为：

              age      score
gender                      
F       20.000000  90.000000
M       21.333333  95.000000

可以看到，我们成功地按照性别进行了分组，并计算出了每个性别的平均年龄和平均成绩。