Pandas中Groupby分组操作，22个案例，59张图详解 | 图解Pandas-图文第11篇

在数据分析中，分组操作是常见的需求。Pandas库提供了强大的groupby函数，用于对数据集进行分组、聚合和筛选等操作。本文将通过22个案例和59张图，详细解释Pandas中的Groupby分组操作，帮助读者更好地理解和应用这一功能。

1. 基本用法
   首先，让我们通过一个简单的例子来了解Pandas中Groupby的基本用法。假设我们有一个包含学生成绩的数据框（DataFrame），每个学生有多门课程的成绩。我们想要按照学生姓名对学生成绩进行分组。

   import pandas as pd
   # 创建一个包含学生成绩的DataFrame
   data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四', '王五'],
   '数学': [80, 90, 70, 85, 92, 76],
   '英语': [85, 82, 76, 88, 81, 79]}
   df = pd.DataFrame(data)
   # 使用groupby函数按照姓名对学生进行分组
   grouped = df.groupby('姓名')
   # 打印分组后的结果
   print(grouped.head())