Pandas -如何根据特定的列值最好地梳理数据帧

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
                   'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]})

# 按照Name列进行分组，计算每个分组的平均薪资
grouped = df.groupby('Name').agg({'Salary': 'mean'})
print(grouped)

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
                   'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]})

# 根据Name列和Age列进行数据透视，计算每个Name对应的平均薪资
pivot = pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Name', columns='Age', aggfunc='mean')
print(pivot)

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
                   'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]})

# 筛选出Name为Alice的数据
filtered = df.query("Name == 'Alice'")
print(filtered)