R的group_by->filter->group_by->summarise等同于pandas中的快速原型？

R中的group_by->filter->group_by->summarise与pandas中的快速原型有一些相似之处，它们都是数据处理和分析的工具，用于对数据进行筛选、分组和汇总。

在R中，group_by->filter->group_by->summarise是dplyr包中的一系列函数，用于按照指定的变量对数据进行分组，然后对每个组进行筛选、再次分组和汇总。这些函数的具体作用如下：

1. group_by：根据指定的变量对数据进行分组，创建一个分组的对象，后续操作将基于这个分组对象进行。
2. filter：在每个组内筛选满足条件的观测值，保留符合条件的数据。
3. summarise：对每个组的数据进行汇总计算，生成一个包含汇总结果的数据框。

在pandas中，没有一个直接对应于group_by->filter->group_by->summarise的序列操作，但可以使用类似的函数和方法来实现相似的功能。例如：

1. groupby函数：根据指定的列或多个列对数据进行分组，创建一个分组的对象。
2. filter方法：在每个组内筛选满足条件的行，保留符合条件的数据。
3. agg方法：对每个组的数据进行聚合计算，生成一个包含汇总结果的数据框。

总结来说，group_by->filter->group_by->summarise与pandas中的快速原型有相似的思想和目的，但具体实现方式略有不同。无论是在R还是pandas中，这些操作都是数据处理和分析中常用的工具，可以根据具体需求选择适合的工具和方法。

请注意，本回答仅针对R中的dplyr包和pandas库，不涉及其他云计算品牌商和产品。