Python Pandas groupby在没有for循环的情况下使用另一个数据帧中的值

在Python Pandas中，可以使用groupby函数在没有for循环的情况下使用另一个数据帧中的值。groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，并可以对每个分组进行聚合操作。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个数据帧df1和df2，其中df1包含需要分组的数据，df2包含需要使用的值：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                    'B': ['one', 'two', 'two', 'one'],
                    'D': [10, 20, 30, 40]})

接下来，我们可以使用merge函数将两个数据帧合并，并根据指定的列进行匹配：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])

现在，我们可以使用groupby函数对合并后的数据帧进行分组，并对每个分组进行聚合操作，例如求和：

result = merged_df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()

在这个例子中，我们根据列'A'和'B'进行分组，并对每个分组中的'C'列进行求和操作。最后，我们可以打印结果：

print(result)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                    'B': ['one', 'two', 'two', 'one'],
                    'D': [10, 20, 30, 40]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])
result = merged_df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum()

print(result)

这样，我们就可以在没有使用for循环的情况下，使用另一个数据帧中的值进行分组和聚合操作。