Pandas使用两个(或更多)值进行分组聚合

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，可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等操作。

在Pandas中，使用两个或更多的值进行分组聚合可以通过groupby函数来实现。groupby函数可以将数据按照指定的列或多个列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

下面是一个示例代码，演示了如何使用两个值进行分组聚合：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'Value2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Category列进行分组，并对Value1和Value2列进行求和
result = df.groupby('Category')['Value1', 'Value2'].sum()

print(result)

运行以上代码，输出结果如下：

         Value1  Value2
Category                
A              8      80
B              9     130

在这个例子中，我们按照Category列进行了分组，并对每个分组中的Value1和Value2列进行了求和操作。最终得到了每个分组的聚合结果。

Pandas提供了丰富的聚合函数，可以满足各种不同的需求，例如求和、均值、最大值、最小值、计数等。可以通过agg函数来指定需要应用的聚合函数。

Pandas还提供了许多其他功能，例如数据过滤、排序、合并、重塑等，可以根据具体需求进行灵活的数据处理和分析。

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