Pandas groupby聚合多个和

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函数是Pandas中非常重要的一个功能，用于按照指定的列或条件对数据进行分组，并进行聚合操作。

groupby的基本用法是将数据按照某个列或多个列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，例如求和、平均值、计数等。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分
grouped = df.groupby('Name')
average_score = grouped['Score'].mean()
print(average_score)

输出结果为：

Name
John    72.5
Nick    92.5
Tom     82.5
Name: Score, dtype: float64

在上面的示例中，我们按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均分。

Pandas的groupby功能非常强大，除了基本的聚合操作外，还可以进行更复杂的操作，例如多列分组、自定义聚合函数、多个聚合操作等。此外，Pandas还提供了其他一些与groupby相关的函数，例如agg、transform、apply等，可以进一步扩展groupby的功能。

Pandas官方文档中关于groupby的详细介绍和示例可以参考以下链接：Pandas官方文档 - Group By

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