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有没有办法在pandas中对字典进行分组

在pandas中,可以使用groupby()方法对字典进行分组操作。

groupby()方法可以根据指定的列或条件将数据分成多个组,并返回一个GroupBy对象。然后,可以对该对象应用聚合函数或其他操作来处理每个组的数据。

下面是一个示例代码,演示如何在pandas中对字典进行分组:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris'],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby()方法对Name列进行分组
grouped = df.groupby('Name')

# 对分组后的数据进行聚合操作,例如计算平均值
average_salary = grouped['Salary'].mean()

# 打印结果
print(average_salary)

输出结果为:

代码语言:txt
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Name
Alice      5000
Bob        6000
Charlie    7000
Name: Salary, dtype: int64

在这个例子中,我们根据字典中的Name列对数据进行了分组,并计算了每个组的平均工资。

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