groupby用法-Python groupby函数：数据处理一键搞定

在数据分析和处理中，经常会遇到需要对数据进行分组的情况。这时候，groupby函数就是一个非常有用的工具。通过使用groupby函数，我们可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行相应的操作。

首先，我们需要导入相关的库。在Python中，pandas库提供了丰富的数据处理功能，其中groupby函数就是其中之一。通过以下代码导入pandas库：

python
import pandas as pd

接下来，我们可以使用groupby函数对数据进行分组。假设我们有一份学生考试成绩单的数据，其中包含学生的姓名、科目和成绩。我们想要按照科目来对成绩进行分组，并计算每个科目的平均成绩。可以使用以下代码实现：

python
df = pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五','赵六','钱七'],
                   '科目':['数学','数学','英语','英语','物理'],
                   '成绩':[90, 85, 95, 92, 88]})
result = df.groupby('科目')['成绩'].mean()

通过上述代码，我们成功地将数据按照科目进行了分组，并计算了每个科目的平均成绩。结果存储在变量result中。

除了计算平均值，groupby函数还可以进行其他操作，比如求和、计数、最大值、最小值等。只需要根据需要选择相应的操作即可。

总结一下，groupby函数是一个非常实用的工具，可以帮助我们对数据。

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