pandas分组输出

Pandas是Python中一个很常用的数据处理库，可以用它进行各种数据处理和分析。Pandas中有一个非常有用的功能是分组(groupby)，可以按照某一列或多列将数据集分组，然后对每个组进行汇总、聚合、转换等操作。下面是一个简单的示例：

假设有一个包含学生姓名、班级、科目和成绩的数据集，可以按照班级对数据进行分组，并计算每个班级的平均分数：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],
        'class': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Science', 'Science'],
        'score': [80, 90, 85, 95, 75, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('class')
result = grouped.mean()

print(result)

上述代码中，`groupby('class')`表示按照`class`这一列进行分组，`mean()`表示计算每个分组的平均值。最后的结果如下：

           score
class           
A      80.000000
B      85.000000

这样就得到了按照班级分组后的平均成绩。除了`mean()`之外，还可以使用其他的聚合函数（如`sum()`、`max()`等），也可以使用自定义函数来对每个分组进行处理。