Pandas GroupBy聚合不保留数据类型

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中的GroupBy聚合操作是一种常用的数据分析技术，用于按照某个或多个列的值对数据进行分组，并对每个分组进行聚合计算。

GroupBy聚合操作不会保留数据类型，即在聚合计算过程中，原始数据的数据类型可能会发生改变。这是因为聚合操作通常会生成新的数据结构，例如聚合后的结果可能是一个Series或DataFrame对象，而这些对象可能需要统一的数据类型来存储聚合结果。

在Pandas中，GroupBy聚合操作的结果类型取决于所应用的聚合函数。常见的聚合函数包括求和(sum)、平均值(mean)、计数(count)、最大值(max)、最小值(min)等。根据不同的聚合函数，聚合操作可能会导致数据类型的变化。

举例来说，假设有一个包含姓名、年龄和成绩的数据集，我们想要按照姓名进行分组，并计算每个人的平均年龄和成绩。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
        '年龄': [20, 25, 22, 20, 25],
        '成绩': [80, 90, 85, 80, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按姓名分组，并计算平均年龄和成绩
result = df.groupby('姓名').mean()

print(result)

运行以上代码，会得到如下结果：

     年龄  成绩
姓名         
张三  20  80
李四  25  90
王五  22  85

可以看到，GroupBy聚合操作后的结果是一个新的DataFrame对象，其中的年龄和成绩列的数据类型仍然保持为整数(int)。

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