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通过创建多个列来收缩groupby行

是指在进行数据分组（groupby）操作时，可以通过创建多个列来对分组结果进行进一步的细分和汇总，从而实现对数据行的收缩。

具体操作可以通过在groupby语句中添加多个列名，将数据按照这些列进行分组。这样可以将原始数据按照多个维度进行分组，得到更加细致的分组结果。

优势：

提供更详细的数据分析：通过创建多个列来收缩groupby行，可以将数据按照多个维度进行分组，从而得到更加详细和全面的数据分析结果。
提供更灵活的数据汇总：通过创建多个列来收缩groupby行，可以对分组结果进行多层次的汇总，从而满足不同层次的数据汇总需求。

应用场景：

数据报表生成：在生成数据报表时，可以通过创建多个列来收缩groupby行，将数据按照不同的维度进行分组和汇总，从而生成更加详细和全面的报表。
数据分析和挖掘：在进行数据分析和挖掘时，可以通过创建多个列来收缩groupby行，将数据按照多个维度进行分组，从而得到更加详细和全面的分析结果。

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=[True,False]) #先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2...]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg(...[len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列...=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max df.groupby(col1).col2.transform("sum") # 通常与groupby连用，避免索引更改数据合并 df1...，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix来进行解决，如果需要按照共同列进行合并，就要用到set_index(col1) pd.merge(df1,df2,on='col1',how='outer

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