pandas groupby方法

Pandas的groupby方法是一种用于数据分组和聚合的强大工具。它可以将数据按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行相应的操作，如计算统计量、应用函数等。

下面是一个示例，演示了如何使用groupby方法对数据进行分组和聚合：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 75, 85, 95, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分数
grouped = df.groupby('Name')
average_score = grouped['Score'].mean()
print(average_score)

输出结果为：

Name
John    72.5
Nick    92.5
Tom     82.5
Name: Score, dtype: float64

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、科目和分数的数据集。然后，我们使用groupby方法按照姓名进行分组，并计算每个分组的平均分数。

通过groupby方法，我们可以轻松地对数据进行分组和聚合操作，以便进行更深入的数据分析和处理。