绘制groupby pandas函数中的分组字段

在pandas库中，groupby函数用于按照指定的字段对数据进行分组。它可以将数据集按照某个字段的值进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

groupby函数的语法如下：

grouped = df.groupby('column_name')

其中，df是一个DataFrame对象，column_name是要进行分组的字段名。

在groupby函数中，分组字段可以是单个字段，也可以是多个字段组成的列表。如果是多个字段，会按照字段的顺序进行分组。

下面是groupby函数的一些常用参数和方法：

• by：指定分组字段，可以是单个字段名或字段名组成的列表。
• as_index：指定是否以分组字段作为索引，默认为True。
• sort：指定是否对分组结果进行排序，默认为True。
• group_keys：指定是否在结果中包含分组键，默认为True。
• agg：对分组后的数据进行聚合操作，可以使用内置的聚合函数（如sum、mean、count等），也可以使用自定义的聚合函数。
• apply：对分组后的数据应用自定义函数。

下面是groupby函数的一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 21, 22],
        'Score': [90, 95, 85, 92, 88, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name字段进行分组，并计算每个分组的平均分数
grouped = df.groupby('Name')
average_score = grouped['Score'].mean()

print(average_score)

输出结果为：

Name
John    87.5
Nick    91.5
Tom     91.0
Name: Score, dtype: float64

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