Pandas:按两列组合进行分组

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们轻松地处理和分析数据。

在Pandas中，按两列组合进行分组可以通过使用groupby函数来实现。groupby函数可以根据指定的列或多列对数据进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，我们可以对该对象应用各种聚合函数来计算分组后的统计结果。

下面是按两列组合进行分组的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A3'],
    'B': ['B1', 'B2', 'B1', 'B2', 'B1', 'B2'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列A和列B进行分组，并计算分组后的平均值
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result = grouped.mean()

print(result)

运行以上代码，输出的结果将是按列A和列B进行分组后的平均值：

      C
A  B   
A1 B1  1.5
   B2  2.0
A2 B1  3.0
   B2  4.0
A3 B1  5.0
   B2  6.0

在这个示例中，我们按列A和列B进行了分组，并计算了分组后的平均值。可以看到，最终的结果是一个多级索引的DataFrame，其中每个组合都有对应的平均值。

对于Pandas的更多详细信息和用法，你可以参考腾讯云的Pandas产品介绍。

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