文章目录 分组与聚合在 Pandas 中的应用 1. `groupby()` 的基本用法 基本语法： 示例代码： 输出： 2. 聚合操作：使用 `agg()` 和常见聚合函数 示例代码： 输出： 3. 常见聚合函数 示例代码： 输出： 4. 聚合多个列 示例代码： 输出： 5. 使用 `transform()` 和 `apply()` 进行自定义操作 示例代码：`transform()` 方法 输出： 示例代码：`apply()` 方法 输出： 6. 分组后过滤数据 示例代码： 输出： 7. 结论 分组与聚合在 Pandas 中的应用 在数据分析中，分组和聚合是常见的数据操作，通常用于对数据进行分类、汇总和分析。Pandas 提供了强大的 groupby() 函数，结合不同的聚合方法，我们可以快速进行数据的分组和汇总。本文将介绍如何使用 groupby() 进行数据分组，并展示常见的聚合方法及其应用。 1. groupby() 的基本用法 groupby() 是 Pandas 中用于数据分组的核心函数，它可以将数据按照指定的列或条件进行分组。通过分组，我们可以对每一组数据进行聚合、过滤、转换等操作。 基本语法： df.groupby(by=None, axis=<
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