pandas -如何通过计算而不是迭代向量化分组

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们处理和分析大规模的数据集。

在Pandas中，我们可以通过向量化分组来实现计算，而不是使用迭代的方式。具体而言，可以使用groupby()函数将数据按照某个列或多个列进行分组，然后对每个分组进行计算。

以下是通过计算而不是迭代向量化分组的步骤：

1. 导入Pandas库：首先，我们需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 加载数据：接下来，我们需要加载数据集。可以使用read_csv()函数从CSV文件中加载数据，或者使用其他适合的函数加载数据。

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 分组计算：使用groupby()函数按照某个列或多个列进行分组。例如，如果我们想按照"category"列进行分组，可以使用以下代码：

grouped_data = data.groupby('category')

1. 应用计算函数：对每个分组应用计算函数。可以使用各种内置的聚合函数（如sum()、mean()、count()等）或自定义的函数来进行计算。例如，如果我们想计算每个分组的平均值，可以使用以下代码：

mean_values = grouped_data.mean()

1. 查看结果：最后，我们可以查看计算结果。可以使用print()函数打印结果，或者将结果保存到新的数据结构中。

print(mean_values)

通过以上步骤，我们可以通过计算而不是迭代向量化分组，高效地对数据进行分组计算。

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