如何使用pandas groupby()来显示每列2个对象的值？

使用pandas的groupby()函数可以对数据进行分组操作，并对每个分组进行聚合计算。要显示每列2个对象的值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：在代码中导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

1. 创建数据框：使用pandas的DataFrame对象创建一个数据框，包含需要进行分组的数据。

data = {'A': ['obj1', 'obj1', 'obj2', 'obj2', 'obj3', 'obj3'],
        'B': ['val1', 'val2', 'val1', 'val2', 'val1', 'val2'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby()函数进行分组：使用groupby()函数按照'A'列的值进行分组。

grouped = df.groupby('A')

1. 遍历分组并显示每列2个对象的值：使用for循环遍历每个分组，并使用head(2)方法显示每个分组的前两行数据。

for name, group in grouped:
    print("Group:", name)
    print(group.head(2))

在上述代码中，name表示分组的名称，group表示每个分组的数据框。group.head(2)表示显示每个分组的前两行数据。

这样，就可以使用pandas的groupby()函数来显示每列2个对象的值。关于pandas的groupby()函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的产品文档：pandas groupby()函数介绍。