使用单独文件中的整数对pandas数据帧中的列进行分组

在pandas中，可以使用单独文件中的整数对数据帧（DataFrame）中的列进行分组。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据文件。可以使用read_csv()函数来读取CSV文件，或者使用read_excel()函数来读取Excel文件。例如，使用以下代码读取名为"data.csv"的CSV文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，创建一个包含整数的文件，用于指定分组。假设该文件名为"grouping.txt"，每行包含一个整数，表示对应数据帧中的列的分组。例如，文件内容如下：

1
2
1
3
2

1. 使用read_csv()函数读取分组文件，并将其存储在一个名为"grouping"的变量中：

grouping = pd.read_csv('grouping.txt', header=None, squeeze=True)

注意，这里使用了header=None参数来指定文件中没有列名，而squeeze=True参数将结果转换为Series对象。

1. 最后，使用groupby()函数根据分组进行数据帧的分组操作。可以通过将分组Series传递给groupby()函数来实现。例如，以下代码将数据帧按照"grouping"列进行分组：

grouped_data = data.groupby(grouping)

通过上述步骤，你可以使用单独文件中的整数对pandas数据帧中的列进行分组。这种方法可以方便地根据指定的分组对数据进行聚合、计算统计量等操作。

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