Groupby，过滤Pandas中特定字符串之间的行

Groupby是一种数据处理操作，它将数据集按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行聚合计算。在Pandas中，Groupby是一个重要的函数，用于实现数据的分组和聚合操作。

Groupby的基本语法是：df.groupby('列名')

在Groupby操作中，常用的方法包括：

1. 聚合函数：可以对分组后的数据进行统计计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。常用的聚合函数有sum、mean、max、min等。
2. 过滤函数：可以根据条件筛选出符合要求的分组数据。常用的过滤函数有filter。
3. 变换函数：可以对分组后的数据进行转换操作，如标准化、归一化等。常用的变换函数有transform。
4. 应用函数：可以对分组后的数据应用自定义的函数进行处理。常用的应用函数有apply。

对于Pandas中特定字符串之间的行的过滤，可以使用str.contains()函数来实现。该函数可以用于判断某一列中的字符串是否包含指定的子字符串。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 过滤出City列中包含字符串"New"和"Tokyo"之间的行
filtered_df = df[df['City'].str.contains('New|Tokyo')]

print(filtered_df)

输出结果为：

     Name  Age      City
0   Alice   25  New York
3   David   40     Tokyo

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