使用groupby()进行数据分组
在pandas中，我们可以使用`groupby()`方法对数据进行分组操作。数据分组的好处是可以一次性计算得到所有分组中的统计量。例如，如果想要计算男女学生的平均成绩分别是多少，可以先按照性别分组，然后计算平均值。这样就不需要分别计算女生和男生的平均成绩，大大提高了效率。
引入模块并创建DataFrame
首先，我们需要引入pandas模块，并创建一个DataFrame来演示数据分组的操作。接着，我们可以打印出DataFrame来查看一下结果。
```python
import pandas as pd
data {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Female'],
'Score': [70, 80, 90, 85, 95, 75]}
df (data)
print(df)
```
通过上述代码，我们创建了一个包含姓名、性别和分数的DataFrame。接下来，我们将使用`groupby()`方法对数据进行分组。
按单列进行分组
我们可以选择一列作为分组依据，使用`groupby`方法进行分组操作。例如，我们可以以`Gender`列进行分组，并使用`()`方法打印出每个分组的第一行数据。
```python
grouped ('Gender')
print(())
```
通过上述代码，我们以`Gender`列进行分组，并使用`first()`方法打印出每个分组的第一行数据。结果如下所示：
```
Name Score
Gender
Female Tom 85
Male Tom 70
```
按多列进行分组
除了单列之外，我们还可以选择多列作为分组依据，只需将列名以列表形式传递给`groupby`方法即可。例如，我们可以以`Name`和`Gender`两列进行分组，并使用`last()`方法打印出每个分组的最后一行数据。
```python
grouped (['Name', 'Gender'])
print(())
```
通过上述代码，我们以`Name`和`Gender`两列进行分组，并使用`last()`方法打印出每个分组的最后一行数据。结果如下所示：
```
Score
Name Gender
John Female 75
Male 90
Nick Female 95
Male 80
Tom Female 85
Male 70
```
根据函数进行分组
除了按列名进行分组，我们还可以根据函数的返回值进行分组。首先，我们需要创建一个函数来判断某一列的值属于哪个组别。例如，我们可以创建一个`get_type`函数，如果列名为a、b、e或m中的任意一个，就分为组别`vowel`，否则分为组别`consonant`。
```python
def get_type(column):
vowels ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']
if column.lower() in vowels:
return 'vowel'
else:
return 'consonant'
```
接下来，我们可以使用该函数作为`groupby`方法的参数，对数据进行分组操作。例如，我们可以以`Name`列为基准进行分组，并打印出第一组的情况。
```python
grouped (get_type(df['Name']))
print(())
```
通过上述代码，我们以`Name`列为基准进行分组，并使用`first()`方法打印出第一组的情况。结果如下所示：
```
Name Gender Score
consonant Nick Male 80
vowel Tom Male 70
```
通过以上的例子，我们可以看到通过`groupby()`方法进行数据分组可以大大提高计算效率，同时也方便了统计和分析。无论是按照单列分组还是多列分组，抑或是根据函数进行分组，pandas的`groupby()`方法都能满足我们的需求，让数据分析更加便捷和高效。
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