pandas groupby指令

Pandas中的groupby指令用于对数据进行分组操作。通过groupby指令，我们可以将数据按照某个或多个列的值进行分组，并对每个分组进行相应的操作。例如，我们可以对数据进行求和、计数、平均值等操作。

在使用groupby指令时，一般会结合其他的聚合函数来对每个分组进行操作。例如，可以使用sum()函数对每个分组进行求和操作，count()函数对每个分组进行计数操作，mean()函数对每个分组进行平均值操作等。

下面是一个示例代码，展示了如何使用groupby指令对数据进行分组操作，并使用sum()函数对每个分组进行求和操作：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'class': \['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'\],
                     'score': \[90, 85, 92, 88, 95, 90\]})

# 按照'class'列进行分组，并对每个分组进行求和操作
grouped_data = data.groupby('class')
sum_data = grouped_data.sum()

print(sum_data)

输出结果为：

       score
class       
A        270
B        270

这个示例中，我们首先创建了一个包含'class'和'score'两列的DataFrame。然后，我们使用groupby指令按照'class'列进行分组，并使用sum()函数对每个分组的'score'列进行求和操作。最后，我们打印出了每个分组的求和结果。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [123个Pandas常用基础指令，真香！](https://blog.csdn.net/weixin_42152811/article/details/119817553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【量化分析】对Pandas函数groupby的探讨](https://blog.csdn.net/gongdiwudu/article/details/130982828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas常用操作命令（六）——数据分组groupby](https://blog.csdn.net/weixin_42152811/article/details/125480861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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