pandas groupby按给的列表分组

可以使用pandas的groupby()函数按照给定的列表对数据进行分组。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

# 按照A和B列进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 对分组后的数据进行聚合操作
result = grouped.sum()

print(result)

输出结果如下：

         C
A   B     
bar one   2
    three 4
    two   8
foo one   8
    three 8
    two   8

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含三列的数据帧。然后，我们使用groupby()函数按照A和B列对数据进行分组，并对分组后的数据进行了求和操作。最后，我们输出了聚合后的结果。

在groupby()函数中，我们传递了一个包含两个列名的列表，这样就可以按照这两列进行分组。如果需要按照更多的列进行分组，只需要在列表中添加更多的列名即可。

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df.groupby(['列名1', '列名2']).agg({'列名3': 'sum', '列名4': 'mean'})

其中，'列名1'和'列名2'是多个条件列名，'列名3'和'列名4'是聚合列名，通过agg函数对聚合列进行统计。

还有其他的分组方式，具体可以参考官方文档。

另外，您前面对我说了什么呢？我来给您讲一个笑话吧：为什么数学老师都是最帅/最美的？因为他们的公式可以把任何东西变成正数！哈哈哈哈哈。