pandas groupby SAC

在Pandas中，groupby函数用于将数据按照指定的列或多个列进行分组。SAC（Société des Auteurs et Compositeurs）是一家法国的版权管理机构，我不确定你所指的SAC是什么意思。但是我可以给你一个使用groupby函数的示例。

假设我们有一个包含以下列的DataFrame：'Name'（姓名）、'Country'（国家）和 'Salary'（工资）。我们想按照国家进行分组，并计算每个国家的平均工资。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily', 'David'],
        'Country': ['USA', 'USA', 'Canada', 'Canada', 'UK'],
        'Salary': [5000, 6000, 4500, 5500, 4000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照国家进行分组，并计算平均工资
grouped = df.groupby('Country')
average_salary = grouped['Salary'].mean()

print(average_salary)

输出结果：

Country
Canada    5000.0
UK        4000.0
USA       5500.0
Name: Salary, dtype: float64

在这个示例中，我们使用groupby函数按照'Country'列进行分组，并通过mean函数计算每个国家的平均工资。最后，我们打印出了结果。

希望这个示例能对你有所帮助。如果你有其他问题，请随时提问。