Pandas，在新df中将匹配行分组在一起

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单、快速和灵活。

在Pandas中，可以使用groupby()函数将匹配行分组在一起。groupby()函数根据指定的列或条件将数据分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以对该对象应用各种聚合函数或操作来处理分组后的数据。

以下是对Pandas中将匹配行分组在一起的步骤：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，包含需要处理的数据：

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John'],
        'Age': [25, 28, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'New York', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby()函数将匹配行分组在一起，指定要分组的列名：

grouped = df.groupby('Name')

1. 对分组后的数据进行聚合操作，例如计算每个分组的平均年龄：

average_age = grouped['Age'].mean()

1. 可以通过遍历GroupBy对象来访问每个分组的数据：

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

以上是使用Pandas将匹配行分组在一起的基本步骤。Pandas还提供了丰富的数据处理和分析功能，可以根据具体需求进行更复杂的操作。

在腾讯云的生态系统中，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来运行Python和Pandas库，进行数据处理和分析。腾讯云还提供了云数据库MySQL、云数据库MongoDB等用于存储和管理数据的产品，以及云函数SCF等用于实现自动化数据处理的产品。

更多关于Pandas的详细介绍和使用示例，可以参考腾讯云的官方文档：Pandas使用指南。