Pandas按多列分组，多列列表

是指在使用Pandas库进行数据处理时，可以通过多个列的值来对数据进行分组，并在分组后对指定的多列数据进行操作或统计。以下是完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用groupby()函数实现按多列分组。通过传入多个列名作为groupby()函数的参数，可以按照这些列的值将数据分成多个小组。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Score': [85, 90, 95, 80, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按Name和Age列分组，并计算平均分数
result = df.groupby(['Name', 'Age'])['Score'].mean()

print(result)

这段代码首先创建了一个包含姓名、年龄和分数的示例数据。然后，使用groupby()函数将数据按照姓名和年龄两列进行分组，并计算每个分组的平均分数。最后，打印出结果。

按多列分组的优势在于能够更细粒度地进行数据分组和统计，可以根据多个维度进行分组操作，获取更全面的数据分析结果。

这种按多列分组的方法在很多场景下都会有应用，例如在统计学生考试成绩时，可以按照学生的姓名和年龄进行分组，统计每个分组的平均分数、最高分数等。

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注意：本答案未提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，仅给出了答案内容。