如何对pandas进行条件聚合

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了灵活且高效的数据结构，使得数据的清洗、转换、分析变得更加简单和快速。在Pandas中，条件聚合指的是根据一定的条件对数据进行分组，并对每个分组进行聚合计算。下面是如何对Pandas进行条件聚合的步骤和方法：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，用于存储数据：

data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
    'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
    'Score': [80, 75, 90, 85, 95, 70]
}

df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby方法进行分组操作，并根据条件进行聚合：

grouped = df.groupby(['Name', 'Subject'])
result = grouped['Score'].mean()

在上面的代码中，我们根据"Name"和"Subject"列进行分组，并计算每个分组的"Score"列的平均值。

1. 打印聚合结果：

print(result)

聚合结果将会输出每个分组的平均分数。

Pandas的条件聚合功能可以广泛应用于数据分析和数据处理中的各种场景，比如统计每个人每个科目的平均分、计算每个城市每种商品的销售总量等等。

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