python groupby后

groupby函数在Python中的主要作用是对数据进行分组和分组后的组内运算。通过groupby函数，可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行相应的操作，例如求和、计数、平均值等。使用groupby函数可以更方便地进行数据的统计和分析。

在使用groupby函数后，直接取得到的是一个地址，无法查看其中的数据。如果需要完整展示分组后的数据，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。例如，可以使用下面的代码来统计每个班级的实验课课表：
data.groupby('班级').apply(lambda x:x)

如果想要更方便地展示输出结果，可以使用以下代码：
data.groupby('班级').apply(lambda x:x[:])

相关问题

python groupby后怎么输出

您好，针对您的问题，可以使用如下代码进行输出：

from itertools import groupby

data = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
groups = groupby(data)

for key, group in groups:
    print(key, list(group))

其中 `data` 是要进行 `groupby` 操作的数据列表，`groups` 是 `groupby` 的结果，`key` 是分组的关键字，`group` 是对应的分组数据，使用 `list(group)` 可以将分组数据转换为列表进行输出。

python groupby

Python中的groupby函数是一种用于对数据进行分组和聚合的功能。通过groupby函数，可以将数据按照某个或多个列进行分组，并对每个分组进行聚合操作，如求和、求平均值、计数等。

在groupby函数的使用中，可以使用groupby方法对DataFrame对象进行分组操作，并结合不同的聚合函数来计算各个组的统计量。例如，可以使用mean()函数计算每个组的平均值。

在单类分组中，可以使用groupby方法按照某个列进行分组，返回一个GroupBy对象，然后可以对该对象进行进一步的操作，如describe()函数可以获取组内数据的基本统计量。

在多类分组中，可以使用groupby方法按照多个列进行分组，返回一个GroupBy对象，然后可以使用不同的聚合函数对每个组进行计算。例如，可以使用mean()函数计算每个组的平均值。

总之，通过groupby函数，可以方便地对数据进行分组和聚合操作，以便进行更加灵活和精准的数据分析。