在pandas中按行分组？

在pandas中按行分组可以使用groupby()函数。groupby()函数将数据按照指定的列或条件进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后可以对该对象进行聚合操作或者遍历分组后的数据。

下面是按行分组的步骤：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，假设为df。
3. 使用groupby()函数按行分组，指定分组的列或条件，例如df.groupby('column_name')。
4. 对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值、求和等，可以使用mean()、sum()等函数。
5. 遍历分组后的数据，可以使用for循环遍历每个分组。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19, 20, 21, 19],
        'Score': [90, 95, 85, 92, 98, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按行分组
grouped = df.groupby('Name')

# 对分组后的数据进行聚合操作
mean_score = grouped['Score'].mean()
sum_age = grouped['Age'].sum()

# 遍历分组后的数据
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

# 输出结果
# John
#   Name  Age  Score
# 2  John   19     85
# 5  John   19     88
# Nick
#    Name  Age  Score
# 1  Nick   21     95
# 4  Nick   21     98
# Tom
#   Name  Age  Score
# 0  Tom   20     90
# 3  Tom   20     92

在以上示例中，我们按照Name列进行分组，并计算了每个分组的平均分数和年龄总和。然后使用for循环遍历了每个分组的数据。

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