pandas: groupby +存储在另一个数据帧中

pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。其中的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。

在pandas中，groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象。通过GroupBy对象，可以对每个分组进行各种聚合操作，如求和、平均值、计数等。

存储在另一个数据帧中可以通过将分组后的结果转换为一个新的数据帧来实现。可以使用GroupBy对象的agg函数来对每个分组进行聚合操作，并将结果存储在一个新的数据帧中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个分组的平均薪资
grouped = df.groupby('Name')
result = grouped['Salary'].mean()

# 将结果存储在另一个数据帧中
result_df = pd.DataFrame(result, columns=['Average Salary'])

# 打印结果
print(result_df)

输出结果为：

         Average Salary
Name                   
Alice              6500
Bob                7500
Charlie            7000

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和薪资信息的数据帧。然后，我们使用groupby函数按照姓名对数据进行分组，并使用mean函数计算每个分组的平均薪资。最后，我们将结果存储在一个新的数据帧中，并打印出来。

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