pandas中按列名重分类

在pandas中，按列名重分类是指对数据框（DataFrame）中的数据按照某一列的值进行分组，并将相同值的行放在一起形成新的数据框。这个过程可以通过pandas库中的groupby函数来实现。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码完成导入：

import pandas as pd

1. 创建数据框：接下来需要创建一个数据框，可以使用pandas的DataFrame函数来创建，例如：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 按列名重分类：使用groupby函数按照某一列的值进行分组，例如按照'Name'列进行分组：

grouped = df.groupby('Name')

1. 查看结果：可以通过遍历grouped对象来查看分组后的结果，例如：

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

在这个例子中，按照'Name'列进行分组后，会得到三个分组，分别是'Alice'、'Bob'和'Charlie'。每个分组中包含相应的行数据。

对于pandas中按列名重分类的应用场景，可以用于数据分析、数据清洗、数据聚合等各种数据处理任务。通过按列名重分类，可以方便地对数据进行分组统计、计算汇总信息等操作。

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