Python Pandas中的Group by (多列连接，)

在 Pandas 中，groupby() 函数用于按一个或多个列对 DataFrame 进行分组。当使用多个列进行分组时，可以使用元组 (col1, col2, ...) 的形式来指定多个列。这样做可以将多个列的值组合在一起，形成唯一的组合，然后可以对这些组合进行聚合操作。

假设有一个 DataFrame df，其包含三列数据 A, B, C，如下所示：

   A   B   C
0  1   a  10
1  1   a  20
2  1   b  30
3  2   a  40
4  2   b  50

如果要对 A 和 B 列进行分组，并计算每组的 C 列的平均值，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby(('A', 'B'))['C'].mean()
print(grouped)

执行结果为：

A  B
1  a    15.0
   b    30.0
2  a    40.0
   b    50.0
Name: C, dtype: float64

注意，这里的 ('A', 'B') 是一个元组，表示对 A 和 B 列进行分组。在聚合函数中，可以通过 ['C'] 来指定要聚合的列。

除了使用元组进行多列分组外，还可以使用列表实现类似的功能。例如：

grouped = df.groupby(['A', 'B'])['C'].mean()
print(grouped)

输出结果与之前相同。

总之，在 Pandas 中，使用元组或列表形式传递多个列名给 groupby() 函数即可实现多列分组。