绘制分组数据，在pandas中按多列分组

在pandas中，可以使用groupby()函数按多列对数据进行分组。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个DataFrame来演示如何按多列分组：

data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Category': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z', 'Z'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用groupby()函数按多列分组。例如，我们可以按Group和Category列进行分组，并计算每个组的总和：

grouped = df.groupby(['Group', 'Category']).sum()

上述代码将返回一个新的DataFrame，其中每个组的总和将根据Group和Category列进行分组。

如果要按多列分组后，对其他列进行聚合操作，可以使用agg()函数。例如，我们可以计算每个组的平均值和最大值：

grouped = df.groupby(['Group', 'Category']).agg({'Value': ['mean', 'max']})

上述代码将返回一个新的DataFrame，其中每个组的平均值和最大值将根据Group和Category列进行分组。

在pandas中，按多列分组可以帮助我们更好地理解和分析数据。它适用于各种场景，例如统计不同组合下的数据特征、进行数据透视等。

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