Python Pandas - groupby条件另一个数据帧

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中，groupby是Pandas中的一个重要函数，用于按照指定的条件对数据进行分组。

groupby函数可以接受一个或多个条件，将数据按照这些条件进行分组，并返回一个GroupBy对象。通过GroupBy对象，可以对分组后的数据进行聚合、转换、过滤等操作。

在groupby函数中，可以使用另一个数据帧作为条件进行分组。具体来说，可以通过指定另一个数据帧的列作为groupby函数的参数，将数据按照该列的值进行分组。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
                    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                    'D': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana'],
                    'E': [10, 20, 30, 40]})

# 使用df1的列'B'作为条件，对df2进行分组
grouped = df2.groupby(df1['B'])

# 对分组后的数据进行聚合操作
result = grouped.sum()

print(result)

输出结果为：