在熊猫中获取按组分布的df

在熊猫（Pandas）中获取按组分布的df，可以通过使用groupby()函数来实现。groupby()函数将数据根据某个列或多个列的值进行分组，然后可以对每个组进行各种操作，例如计数、求和、平均等。

下面是获取按组分布的df的步骤：

1. 导入pandas库：在代码开头添加以下语句，以导入pandas库。

import pandas as pd

1. 创建数据框（DataFrame）：将数据加载到pandas的DataFrame中，可以使用read_csv()函数从CSV文件中读取数据，或使用其他数据源。

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

1. 使用groupby()函数：通过指定要分组的列名，调用groupby()函数创建一个分组对象。

grouped = df.groupby('column_name')

其中，'column_name'是需要进行分组的列名。

1. 对分组对象进行操作：可以对分组对象进行各种操作，例如计数、求和、平均等。以下是几个常见的操作示例：

• 计算每个组的计数：

count_df = grouped.size().reset_index(name='count')

这将创建一个包含每个组计数的新数据框，其中包括分组列和计数列。

• 计算每个组的平均值：

mean_df = grouped.mean().reset_index()

这将创建一个包含每个组平均值的新数据框，其中包括分组列和平均值列。

• 计算每个组的总和：

sum_df = grouped.sum().reset_index()

这将创建一个包含每个组总和的新数据框，其中包括分组列和总和列。

注意：根据具体需求，可以选择适当的操作。

这是一个基本的例子，展示了如何在熊猫中获取按组分布的df。根据具体的数据和需求，可以进一步定制和扩展这个过程。

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