Panda序列分组，而不是flatern list列

Panda序列分组是指使用Pandas库对数据进行分组操作，将数据按照指定的条件进行分组，并对每个分组进行相应的操作或分析。

概念： Panda序列分组是一种基于列的操作，它将数据集按照某些列的值进行分组，形成一个分组对象。分组对象可以用于聚合、转换、筛选等操作，以便更好地理解和分析数据。

分类： Panda序列分组可以根据不同的分类条件进行分组，常见的分类条件包括单个列、多个列、自定义函数等。根据分类条件的不同，可以得到不同的分组结果。

优势：

1. 数据聚合：Panda序列分组可以方便地对数据进行聚合操作，如计算每个分组的平均值、总和、最大值、最小值等。
2. 数据转换：可以对每个分组进行相应的转换操作，如标准化、归一化、填充缺失值等。
3. 数据筛选：可以根据分组的结果进行数据筛选，如筛选出满足某些条件的分组。

应用场景： Panda序列分组在数据分析和数据处理中广泛应用，特别适用于以下场景：

1. 统计分析：对数据进行分组后，可以进行各种统计分析，如销售额按地区分组统计、用户行为按时间分组统计等。
2. 数据预处理：对数据进行分组后，可以进行数据清洗、填充缺失值、异常值处理等预处理操作。
3. 特征工程：对数据进行分组后，可以生成新的特征，如计算每个分组的均值、标准差等，用于机器学习模型的训练。

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