按百分比计算Python Pandas分组

Python Pandas分组是一种数据处理技术，它允许我们根据指定的条件将数据集分成多个组，并对每个组进行聚合操作。这种分组操作通常用于数据分析和数据处理任务中。

Python Pandas分组的优势包括：

1. 数据聚合：分组操作可以对数据集中的每个组应用聚合函数，如求和、平均值、最大值、最小值等，从而得到每个组的汇总统计信息。
2. 数据筛选：可以根据分组条件筛选出特定的数据子集，以便进一步分析或处理。
3. 数据转换：可以对每个组应用自定义的转换函数，从而实现数据的转换和清洗。
4. 数据可视化：可以将分组后的数据进行可视化展示，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。

Python Pandas提供了多种分组方法，包括按列分组、按多列分组、按条件分组等。常用的分组函数包括groupby()、agg()、apply()等。

应用场景：

1. 数据分析：在数据分析任务中，我们经常需要对数据进行分组统计，比如按地区、按时间、按产品类别等进行分组分析。
2. 数据清洗：在数据清洗过程中，我们可以根据某些条件将数据分组，并对每个组进行数据清洗操作，如填充缺失值、删除异常值等。
3. 数据可视化：通过对数据进行分组，我们可以更好地理解数据的分布和趋势，并将分组后的数据进行可视化展示，如绘制柱状图、折线图等。

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