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在Pandas中，分组是将数据按照某个或某些特征进行分类。
分组可以帮助我们更好地理解数据，进行统计分析和数据处理。
实用场景举例
- 对于市场营销数据，可以根据不同的市场细分进行分组，然后计算每个市场的销售额和利润
- 在金融领域，可以按照客户类别或风险等级对投资组合进行分组，并计算每个组的收益率和风险指标
- 在社交媒体分析中，可以将用户按照地区或兴趣进行分组，然后计算每个组的活跃度和参与度
xxxxxxxxxxdf.groupby(by,level,as_index,sort)xxxxxxxxxxdfg = df.groupby ('开设') #查看dfg里面的数据dfg.groups #查看具体描述dfg.describe( ) #按多列分组dfg2 = df.groupby(['性别','开设'])
dfg2.mean ()筛选出其中一组
dfgroup.get_group()
xxxxxxxxxxdfg.get_group ('不必要').mean ()dfg.get_group ('不必要').std ()筛选出所需的列
该操作也适用于希望对不同的变量列进行不同操作时
xxxxxxxxxxdfg['身高'].max()实时学习反馈
1. Pandas中对数据分组的方法是_____:
A groupby()
B group()
2. Pandas中根据性别和开设进行分组，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_excel('stu_data.xlsx')# 根据性别和开设进行分组___________A dfg = df.groupby(['性别','开设'])
B dfg = df.by(['性别','开设'])
答案
1=>A 2=>A