dataframe中groupby函数用法实例

Groupby 函数是 Pandas 库中的一个非常有用的函数，它可以将数据按照某个或多个列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，例如求和、求平均值等等。下面是一个 dataframe 中 groupby 函数的用法实例：

import pandas as pd

# 创建一个 dataframe
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
    'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],
    'salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]
})

# 按照 gender 列进行分组，并对 salary 列求平均值
grouped = df.groupby('gender')['salary'].mean()

# 输出结果
print(grouped)

运行上面的代码，输出结果如下：

gender
F    7000.0
M    7666.666667
Name: salary, dtype: float64

可以看到，我们按照 gender 列进行了分组，并对 salary 列求了平均值。最终得到了一个 Series 对象，其中包含了每个分组的平均值。