通过n个连续行聚合pandas数据帧

是指使用pandas库中的函数对数据进行分组和聚合操作，将连续的n行数据进行合并和计算。这种操作可以帮助我们对数据进行统计分析、数据清洗和特征工程等处理。

在pandas中，我们可以使用groupby函数进行数据分组，然后结合聚合函数（如sum、mean、count等）对数据进行计算。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧（DataFrame）：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

1. 根据需要的分组方式，使用groupby函数对数据进行分组：

groups = df.groupby(df.index // n)

其中，df.index // n表示按索引值进行分组，每n行为一组。

1. 结合聚合函数对分组后的数据进行计算，例如计算每组的总和：

result = groups.sum()

以上操作会将原始数据按照连续的n行进行分组，并计算每组的总和。

这种操作适用于大规模数据的处理，特别是时间序列数据或其他需要基于行索引进行分组的情况。通过将数据分成连续的小组，我们可以更好地理解和分析数据，并进行后续的处理和分析。

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