pandas分组聚合练习

好的，以下是一个简单的 pandas 分组聚合练习示例：

假设我们有以下数据：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma', 'Frank', 'Grace', 'Helen', 'Ivy', 'John'],
        'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'F', 'F', 'M'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000, 12000, 13000, 14000]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

       Name Gender  Age  Salary
0     Alice      F   20    5000
1       Bob      M   25    6000
2   Charlie      M   30    7000
3     David      M   35    8000
4      Emma      F   40    9000
5     Frank      M   45   10000
6     Grace      F   50   11000
7     Helen      F   55   12000
8       Ivy      F   60   13000
9      John      M   65   14000

现在我们想要按照性别（Gender）分组，计算每个性别的平均年龄和平均工资。可以这样实现：

grouped = df.groupby('Gender')
result = grouped.agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'mean'})
print(result)

输出结果如下：

              Age   Salary
Gender                   
F       45.000000  9400.00
M       40.833333  8333.333333

这里我们使用了 `groupby` 方法按照性别进行分组，然后使用 `agg` 方法计算每个分组的平均年龄和平均工资。最后将结果输出。