pandas分组后如何分别保存 python使用groupby之后怎么给分组之后的列名？
python使用groupby之后怎么给分组之后的列名？
Pandas提供灵活高效的分组功能，使您能够以自然的方式对数据集进行切片、切片和汇总。基于一个或多个键（可以是函数、数组或数据帧列名）拆分panda对象。计算组摘要统计信息，例如计数、平均值、标准差或用户定义的函数。对数据帧的列应用各种函数。应用组内变换或其他操作，例如归一化、线性回归、排序或子集选择。计算数据透视表或交叉表。分位数分析和其他分组分析。R 1。首先，让我们看一下以下非常简单的表格数据集（以数据帧的形式）：
123456789101112
Import panda as PD>>>；DF=pd.数据帧（{“key1”：[“a”，“a”，“b”，“b”，“a”]。。。“键2”：[“1”，“2”，“1”，“2”，“1”]。。。“数据1”：np.random.随机(5)，... “数据2”：np.random.随机（5） }）>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one Grouped=DF[“data1”]。Groupby（DF[“key1”]>>>分组
感谢您的邀请：作为一种非常流行的语言，python有着广泛的应用场景。事实上，许多开发语言可以用于不同的领域。Python不是为特定目的而产生的。但是，它是一种通用的脚本语言，也称为glue语言。Glue意味着Python可以在C语言接口的帮助下驱动几乎所有已知的软件和模块。只要我们使用它，你通常可以找到一个开源库。安装后，您可以驱动它。无论是数据库、网络、互联网、图形、游戏、科学计算、GUI、OA、自动控制，甚至宇航员都在使用它。
现在我们来谈谈Python，它可以用来做：
1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能
看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。
但它现在不影响Python的状态。很多人加入Python的大军是因为Python很容易入门，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，以高效地完成不同需要的工作。
你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python编写的。
希望我的回答能对你有所帮助。我很抱歉，没有必要和聚合函数合作。
如图所示，表a的分组不包括聚合功能：按a分组选择a，分组图如下：按a分组，即a列的相同值为1组。聚合函数用于对数据分组后进行统计，如图所示，即统计每个组的记录数：
python一般用来做什么？
IPython和python是并行的。
也就是说：您当前在python shell中，退出。返回到CMD或terminal，然后是IPython--pylab
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