Pandas groubpy，然后连接多个列

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。其中，groupby是Pandas中的一个重要函数，用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。

groupby函数的作用是将数据按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象。通过GroupBy对象，可以进行各种聚合操作，如计算分组的统计量、应用自定义函数、筛选数据等。

连接多个列可以通过在groupby函数中传入多个列名来实现。例如，假设有一个名为df的Pandas DataFrame，其中包含两列col1和col2，我们可以按照这两列进行分组，代码如下：

grouped = df.groupby(['col1', 'col2'])

上述代码将数据按照col1和col2两列进行分组，并返回一个GroupBy对象。

groupby函数的应用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 数据分组和聚合：可以对数据进行分组，并计算每个分组的统计量，如求和、平均值、最大值等。
2. 数据筛选和过滤：可以根据分组的条件筛选数据，如选择某个分组的数据或排除某个分组的数据。
3. 数据转换和应用自定义函数：可以对每个分组应用自定义的函数进行数据转换，如计算分组的百分位数、标准化等。
4. 数据可视化：可以通过分组后的数据进行可视化展示，如绘制分组的柱状图、箱线图等。

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