在python中绘制两个groupby()序列

在Python中，可以使用groupby()函数对序列进行分组操作。groupby()函数是itertools模块中的一个函数，它可以根据指定的键对序列进行分组。

下面是一个完善且全面的答案：

groupby()函数的概念： groupby()函数是Python中的一个函数，它可以根据指定的键对序列进行分组。它返回一个迭代器，每个元素都是一个由键和对应的分组迭代器组成的元组。

groupby()函数的分类： groupby()函数属于Python标准库中的itertools模块，用于对序列进行分组操作。

groupby()函数的优势：

简化了对序列的分组操作，提高了代码的可读性和简洁性。
可以方便地对序列进行多级分组，灵活性较高。

groupby()函数的应用场景：

数据分析：在数据分析中，经常需要对数据进行分组统计，groupby()函数可以方便地实现这一功能。
数据处理：在数据处理过程中，需要对数据进行分组操作，groupby()函数可以帮助我们快速实现这一需求。
数据可视化：在数据可视化过程中，有时需要对数据进行分组绘图，groupby()函数可以提供分组的便利。

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python中groupby（）函数讲解

: ['1','3','5','7','9'], 'data2': ['2','4','6','8','10']}) print df grouped = df.groupby...() #按key1的值分组，并统计个数 print grouped print '++++++++++++++' grouped1 = df['data1'].astype(float).groupby...(['key1','key2']).size() #按两列属性分组 #注意若groupby前面用df的形式则后面参数直接用['key1']的形式 print grouped2 print type...(grouped2) print '++++++++++++++++++' grouped3=df['data1'].astype(float).groupby([df['key1'],df['add...']]).mean() #按key1与key2分组，求data1这一列均值 #注意若groupby前面用df['data1']的形式则后面参数必须用df['key1']的形式 print grouped3

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