使用groupby的有效方法是什么&对大型数据集应用自定义函数并避免混洗？

使用groupby的有效方法是使用聚合函数对数据进行分组和计算。groupby是一种常用的数据处理方法，它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作，如求和、平均值、计数等。

对于大型数据集应用自定义函数并避免混洗的方法是使用pandas库中的apply函数结合groupby进行操作。apply函数可以将自定义函数应用于每个分组，避免了混洗操作，提高了处理效率。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和聚合函数对数据进行分组和计算
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})
print(result)

在上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame对象，然后使用groupby方法按照列'A'和列'B'进行分组。接着使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作，其中{'C': 'sum', 'D': 'mean'}表示对列'C'进行求和操作，对列'D'进行平均值操作。最后打印出结果。

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