如何在python中对多列使用groupby？

在Python中，可以使用pandas库对多列使用groupby函数来进行分组操作。

groupby函数是pandas库中的一个重要函数，它用于根据某些列或标签对数据进行分组。对于多列的情况，可以将多个列名作为groupby函数的参数传入。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多列的数据集
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)

# 对列A和列B进行分组操作，并计算列C和列D的平均值
result = df.groupby(['A', 'B']).mean()

print(result)

上述代码中，首先创建了一个包含多列的数据集，其中列A有两个不同的取值：'foo'和'bar'，列B有三个不同的取值：'one'、'two'和'three'。然后，通过传入列A和列B的名称作为groupby函数的参数，对数据进行分组操作。最后，使用mean函数计算了列C和列D的平均值。

运行以上代码，会输出以下结果：

         C     D
A   B           
bar one  40  40.0
    two  40  50.0
foo one  10  45.0
    two  5   40.0

以上结果展示了根据列A和列B的不同取值所进行的分组操作，并计算了每组中列C和列D的平均值。

对于groupby函数的更多详细信息，可以参考pandas官方文档中的相关章节：pandas中的groupby函数。

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