Pandas，groupby by 2个非数字列

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，使得数据处理和分析变得更加简单和高效。在Pandas中，groupby函数可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在groupby函数中，可以通过传入两个非数字列来进行分组操作。这意味着我们可以根据两个非数字列的值将数据分成多个组，并对每个组进行聚合分析。

例如，假设我们有一个包含学生信息的数据集，其中包括学生的姓名、班级和成绩。我们可以使用groupby函数按照班级和姓名对数据进行分组，然后计算每个学生的平均成绩。

以下是一个完善且全面的答案示例：

概念： Pandas：Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。

分类： Pandas属于数据处理和分析领域的工具，主要用于数据清洗、转换、分析和可视化等任务。

优势：

1. 灵活性：Pandas提供了丰富的数据结构，如Series和DataFrame，可以灵活处理各种类型的数据。
2. 高效性：Pandas使用了优化的数据结构和算法，能够快速处理大规模数据集。
3. 数据清洗：Pandas提供了丰富的数据清洗函数，如去重、缺失值处理等，方便数据预处理。
4. 数据分析：Pandas提供了强大的数据分析工具，如聚合、分组、排序等，方便进行数据分析和统计。
5. 可视化：Pandas结合Matplotlib等可视化库，可以方便地进行数据可视化分析。

应用场景： Pandas广泛应用于数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。常见的应用场景包括：

1. 数据清洗和预处理：通过Pandas的数据清洗函数，可以对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作。
2. 数据分析和统计：使用Pandas的聚合、分组、排序等函数，可以对数据进行分析和统计，如计算平均值、求和、计数等。
3. 数据可视化：结合Matplotlib等可视化库，可以使用Pandas进行数据可视化分析，如绘制柱状图、折线图等。

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