在pandas中，我們可以使用`groupby()`方法對數(shù)據(jù)進行分組操作。數(shù)據(jù)分組的好處是可以一次性計算得到所有分組中的統(tǒng)計量。例如，如果想要計算男女學生的平均成績分別是多少，可以先按照性別分組，然

在pandas中，我們可以使用`groupby()`方法對數(shù)據(jù)進行分組操作。數(shù)據(jù)分組的好處是可以一次性計算得到所有分組中的統(tǒng)計量。例如，如果想要計算男女學生的平均成績分別是多少，可以先按照性別分組，然后計算平均值。這樣就不需要分別計算女生和男生的平均成績，大大提高了效率。

引入模塊并創(chuàng)建DataFrame

首先，我們需要引入pandas模塊，并創(chuàng)建一個DataFrame來演示數(shù)據(jù)分組的操作。接著，我們可以打印出DataFrame來查看一下結(jié)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)

```

通過上述代碼，我們創(chuàng)建了一個包含姓名、性別和分數(shù)的DataFrame。接下來，我們將使用`groupby()`方法對數(shù)據(jù)進行分組。

按單列進行分組

我們可以選擇一列作為分組依據(jù)，使用`groupby`方法進行分組操作。例如，我們可以以`Gender`列進行分組，并使用`()`方法打印出每個分組的第一行數(shù)據(jù)。

```python

grouped ('Gender')

print(())

```

通過上述代碼，我們以`Gender`列進行分組，并使用`first()`方法打印出每個分組的第一行數(shù)據(jù)。結(jié)果如下所示：

```

Name Score

Gender

Female Tom 85

Male Tom 70

```

按多列進行分組

除了單列之外，我們還可以選擇多列作為分組依據(jù)，只需將列名以列表形式傳遞給`groupby`方法即可。例如，我們可以以`Name`和`Gender`兩列進行分組，并使用`last()`方法打印出每個分組的最后一行數(shù)據(jù)。

```python

grouped (['Name', 'Gender'])

print(())

```

通過上述代碼，我們以`Name`和`Gender`兩列進行分組，并使用`last()`方法打印出每個分組的最后一行數(shù)據(jù)。結(jié)果如下所示：

```

Score

Name Gender

John Female 75

Male 90

Nick Female 95

Male 80

Tom Female 85

Male 70

```

根據(jù)函數(shù)進行分組

除了按列名進行分組，我們還可以根據(jù)函數(shù)的返回值進行分組。首先，我們需要創(chuàng)建一個函數(shù)來判斷某一列的值屬于哪個組別。例如，我們可以創(chuàng)建一個`get_type`函數(shù)，如果列名為a、b、e或m中的任意一個，就分為組別`vowel`，否則分為組別`consonant`。

```python

def get_type(column):

vowels ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']

if column.lower() in vowels:

return 'vowel'

else:

return 'consonant'

```

接下來，我們可以使用該函數(shù)作為`groupby`方法的參數(shù)，對數(shù)據(jù)進行分組操作。例如，我們可以以`Name`列為基準進行分組，并打印出第一組的情況。

```python

grouped (get_type(df['Name']))

print(())

```

通過上述代碼，我們以`Name`列為基準進行分組，并使用`first()`方法打印出第一組的情況。結(jié)果如下所示：

```

Name Gender Score

consonant Nick Male 80

vowel Tom Male 70

```

通過以上的例子，我們可以看到通過`groupby()`方法進行數(shù)據(jù)分組可以大大提高計算效率，同時也方便了統(tǒng)計和分析。無論是按照單列分組還是多列分組，抑或是根據(jù)函數(shù)進行分組，pandas的`groupby()`方法都能滿足我們的需求，讓數(shù)據(jù)分析更加便捷和高效。