转换Pandas DF分组，然后创建字典列表

的过程可以通过以下步骤完成：

1. 首先，使用Pandas库加载数据并创建一个DataFrame对象。DataFrame是一个二维表格数据结构，可以方便地进行数据处理和分析。
2. 接下来，使用DataFrame的groupby()方法对数据进行分组。可以根据某一列或多列的值进行分组，将相同值的行放在一起。
3. 对于每个分组，可以使用agg()方法应用聚合函数，例如sum、mean、count等，以计算每个分组的统计信息。
4. 然后，可以使用to_dict()方法将分组后的数据转换为字典形式。to_dict()方法可以指定不同的参数，以满足不同的需求。
5. 最后，将每个分组的字典添加到一个列表中，以创建字典列表。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5500, 6500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并计算每个分组的平均薪资
grouped = df.groupby('Name')
result = grouped['Salary'].mean()

# 转换为字典形式
dict_result = result.to_dict()

# 创建字典列表
dict_list = []
for key, value in dict_result.items():
    dict_list.append({'Name': key, 'Average Salary': value})

print(dict_list)

这段代码的功能是将DataFrame按照"Name"列进行分组，并计算每个分组的平均薪资。然后，将每个分组的名称和平均薪资转换为字典形式，并添加到字典列表中。最后，打印字典列表的内容。

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