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文章标签： python pandas 数据分析

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本文介绍了如何利用Python的pandas库中的groupby函数来计算数据框中的每个分组行数，以理解数据分布，为数据分析做准备。通过创建dataframe对象并根据特定列分组，结合size函数和reset_index，可以方便地获取每个分组的行数统计，这对于数据探索和统计至关重要。

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使用pandas中的groupby函数计算数据框每个分组对应的数据行数可以让我们更好地了解数据的分布情况，为数据分析和统计提供基础信息。在python中，使用pandas可以轻松实现这一操作。下面将介绍如何使用groupby函数计算dataframe每个分组对应的数据行的个数，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入pandas库，并创建一个包含数据的dataframe对象。在本例中，我们使用了一个简单的数据框，包含姓名、年龄以及性别三列。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   
    'Name': ['Alice'<

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