groupby:尝试按国家分组，列出每个国家的前10个品种以及平均价格和平均点数

groupby是一种数据处理操作，用于按照指定的列或条件将数据分组。在这个问答内容中，我们可以使用groupby来按国家分组，然后列出每个国家的前10个品种，并计算每个品种的平均价格和平均点数。

首先，我们需要一个包含国家、品种、价格和点数的数据集。假设我们有一个名为"products"的数据表，包含以下列：Country（国家）、Variety（品种）、Price（价格）和Points（点数）。

下面是使用Python和pandas库进行groupby操作的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("products.csv")

# 按国家分组，并计算每个品种的平均价格和平均点数
grouped = data.groupby("Country").apply(lambda x: x.nlargest(10, "Variety"))
result = grouped.groupby("Country").agg({"Price": "mean", "Points": "mean"})

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们首先使用groupby("Country")将数据按国家分组。然后，使用apply(lambda x: x.nlargest(10, "Variety"))对每个国家的数据进行处理，选择每个国家的前10个品种。最后，使用groupby("Country").agg({"Price": "mean", "Points": "mean"})计算每个国家的平均价格和平均点数。

这样，我们就可以得到按国家分组的每个国家的前10个品种以及平均价格和平均点数的结果。

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