在Pandas中使用groupby执行多个case when语句的有效方法

是通过使用apply函数结合lambda表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。然后，我们可以使用apply函数结合lambda表达式来对每个分组进行操作。

对于多个case when语句，我们可以使用np.select函数来实现条件选择。np.select函数接受三个参数：条件列表、选择列表和默认值。条件列表是一个包含多个条件的列表，选择列表是与条件列表对应的选择结果列表，而默认值是在没有条件满足时的默认返回值。

下面是一个示例代码，演示了如何在Pandas中使用groupby执行多个case when语句：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math'],
        'Score': [80, 70, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义条件列表和选择列表
conditions = [
    (df['Subject'] == 'Math') & (df['Score'] >= 90),
    (df['Subject'] == 'Math') & (df['Score'] < 90),
    (df['Subject'] == 'English') & (df['Score'] >= 80),
    (df['Subject'] == 'English') & (df['Score'] < 80)
]
choices = ['优秀', '良好', '及格', '不及格']

# 使用np.select函数进行条件选择
df['Grade'] = np.select(conditions, choices, default='未知')

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Name  Subject  Score Grade
0   Tom     Math     80    良好
1  Nick  English     70  不及格
2  John     Math     90    优秀
3   Tom  English     85    及格
4  John     Math     95    优秀

在这个示例中，我们根据不同的条件给分数打上了不同的等级，然后将结果保存在了新的一列"Grade"中。

对于Pandas中的groupby操作，我们可以根据需要选择不同的聚合函数，如sum、mean、count等。此外，Pandas还提供了许多其他功能，如数据清洗、数据转换、数据可视化等，可以根据具体需求进行使用。

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