merged.groupby函数

`groupby()` 是 pandas 库中的一个函数，用于对数据进行分组操作。它将数据集按照指定的列或多个列的值进行分组，然后可以对每个分组应用聚合函数。

下面是 `groupby()` 函数的基本语法：

grouped = dataframe.groupby(by)

其中 `dataframe` 是要分组的数据集，`by` 是用于分组的列名或列名列表。

`groupby()` 函数返回一个 `GroupBy` 对象，你可以对该对象进行聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。

以下是一些常见的聚合操作：
- `mean()`：计算分组后每个组的平均值
- `sum()`：计算分组后每个组的总和
- `count()`：计算分组后每个组的数量
- `min()`：计算分组后每个组的最小值
- `max()`：计算分组后每个组的最大值

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 50000, 55000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Name' 列进行分组，并计算平均年龄和总工资
grouped = df.groupby('Name')
result = grouped.agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})
print(result)

输出结果：

         Age  Salary
Name                
Alice   25.0  100000
Bob     30.0  115000
Charlie 35.0   70000