Pandas groupby和查找最大值和最小值之间的差异

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的groupby函数用于按照指定的列或条件对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在Pandas中，groupby函数可以通过以下方式使用：

grouped = df.groupby('column_name')

上述代码将根据指定的'column_name'列对数据进行分组，并返回一个GroupBy对象。接下来，可以对每个分组应用聚合函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。

要查找最大值和最小值之间的差异，可以使用max和min函数来获取每个分组中的最大值和最小值，然后计算它们之间的差异。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19, 22, 23, 20],
        'Score': [85, 90, 92, 78, 87, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组
grouped = df.groupby('Name')

# 计算每个分组中最大值和最小值之间的差异
diff = grouped['Score'].max() - grouped['Score'].min()

print(diff)

输出结果为：

Name
John    12
Nick     3
Tom      7
Name: Score, dtype: int64

上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了姓名、年龄和分数三列。然后，我们使用groupby函数按照姓名进行分组，并获取每个分组中分数的最大值和最小值。最后，通过计算最大值和最小值之间的差异，得到了每个分组的差异值。

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