Pandas groupby仅适用于选定的行和列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的groupby函数用于按照指定的行和列对数据进行分组操作。

groupby函数的基本语法如下：

df.groupby(by=[行标签1, 行标签2, ...], axis=0/1)

其中，by参数指定了要进行分组的行和列，可以是单个标签或多个标签的列表。axis参数用于指定按行分组还是按列分组，0表示按行分组，1表示按列分组。

groupby函数的作用是将数据按照指定的行和列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。常见的聚合操作包括求和、计数、平均值等。

Pandas的groupby函数的优势在于它可以方便地对数据进行灵活的分组和聚合操作，提供了丰富的聚合函数和灵活的参数设置，可以满足不同场景下的数据分析需求。

Pandas groupby的应用场景包括但不限于：

1. 数据分组和聚合：可以根据某些特征将数据分组，并对每个分组进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。
2. 数据透视表：可以根据指定的行和列对数据进行分组，并生成透视表，用于展示数据的交叉统计结果。
3. 数据分析和可视化：可以基于分组后的数据进行统计分析和可视化，帮助用户发现数据中的规律和趋势。

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