pandas group 二次分组

在使用pandas时，我们经常需要对数据进行分组操作。通常情况下，我们只需要一次分组即可，但是有些情况下，我们需要对分组后的结果再次进行分组，这就是二次分组。pandas提供了方便的groupby方法，可以轻松地实现二次分组。

二次分组的实现流程与一次分组基本相同，只是需要在groupby方法中传递多个参数来实现。首先，我们需要先对数据进行第一次分组操作，得到一个分组后的DataFrame对象。接着，我们可以对分组后的结果再次进行分组，得到二次分组的结果。

例如，我们可以先对一个DataFrame对象按照部门进行分组，然后再在每个部门分组的基础上按照性别进行二次分组。这样，我们就可以得到每个部门中男女员工的平均工资等统计信息。

二次分组的实现流程如下：

1. 使用groupby方法对数据进行第一次分组，并得到一个分组后的DataFrame对象。
2. 在第一次分组的结果上再次使用groupby方法，指定第二个分组键，得到二次分组的结果。
3. 对二次分组的结果进行聚合操作，计算各种统计量。

总之，pandas的groupby方法可以很方便地实现二次分组操作，让我们能够更加灵活地对数据进行分组分析。

相关问题

利用pandas解决以下问题：首先输入整数n，代表总共有n个学生，接着输入n行，每一行都包含学生姓名，班级，第一次考试成绩，第二次考试成绩，数据之间用逗号隔开，计算每个班级每次考试的平均分和总分，并按班级名称对结果进行排序，然后输出结果，输出包括class,score1_mean,score_sum,score2_mean,score2_sum

可以按照以下步骤解决此问题：

1. 读取输入的数据并转换为pandas.DataFrame格式
2. 对DataFrame进行分组，按班级名称分组
3. 计算每个班级每次考试的平均分和总分
4. 对结果进行排序，按班级名称排序
5. 输出结果

下面是实现代码：

import pandas as pd

# 读取输入数据
n = int(input())
data = []
for i in range(n):
    line = input().strip().split(',')
    data.append(line)

# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'class', 'score1', 'score2'])
df[['score1', 'score2']] = df[['score1', 'score2']].astype(float)

# 分组计算平均分和总分
grouped = df.groupby('class')
result = grouped.agg({'score1': ['mean', 'sum'], 'score2': ['mean', 'sum']})

# 对结果按班级名称排序
result = result.sort_values(by='class')

# 输出结果
print('class,score1_mean,score1_sum,score2_mean,score2_sum')
for index, row in result.iterrows():
    print(f"{index},{row[('score1', 'mean')]:.1f},{row[('score1', 'sum')]:.1f},{row[('score2', 'mean')]:.1f},{row[('score2', 'sum')]:.1f}")

输入样例：

4
Tom,Class1,80,90
Jack,Class1,85,95
Lily,Class2,90,95
Lucy,Class2,95,100

输出样例：

class,score1_mean,score1_sum,score2_mean,score2_sum
Class1,82.5,165.0,92.5,185.0
Class2,92.5,185.0,97.5,195.0