按分组操作后简化pandas数据帧

在pandas中，可以使用groupby函数按照指定的列对数据帧进行分组操作。分组操作可以帮助我们对数据进行聚合、统计和分析。

简化pandas数据帧的分组操作可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧：可以使用pd.DataFrame()函数创建一个数据帧，或者从文件中读取数据。
3. 使用groupby函数进行分组操作：groupby函数接受一个或多个列名作为参数，用于指定按照哪些列进行分组。例如，df.groupby('column_name')将数据帧按照'column_name'列进行分组。
4. 应用聚合函数：可以使用聚合函数对分组后的数据进行计算。常用的聚合函数包括sum()、mean()、count()、max()、min()等。例如，df.groupby('column_name').sum()将对分组后的数据进行求和计算。
5. 对结果进行重置索引：使用reset_index()函数可以将分组后的数据帧的索引重置为默认的整数索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 75, 85, 95, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Name' 列进行分组
grouped = df.groupby('Name')

# 对分组后的数据进行求和计算
sum_scores = grouped['Score'].sum()

# 重置索引
sum_scores = sum_scores.reset_index()

print(sum_scores)

输出结果为：

   Name  Score
0  John    145
1  Nick    185
2   Tom    165

在这个例子中，我们按照 'Name' 列对数据帧进行了分组操作，并对分组后的数据进行了求和计算。最后，我们得到了每个人的总分。

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