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在 Python 中，group by 是一种用于将数据集按照特定列进行分组的操作。它通常与聚合函数（如 sum、count、avg 等）一起使用，以便对每个组进行计算。

要使用 group by，你可以使用 pandas 库中的 DataFrame 对象来处理数据。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集 
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'John', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 28, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago'],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, 50000, 55000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照 Name 列进行分组，并计算每个组的平均薪资 
grouped = df.groupby('Name')['Salary'].mean()

print(grouped)

输出结果为：

Name
John     50000.0
Mike     57500.0
Sarah    55000.0
Name: Salary, dtype: float64

在上述示例中，我们使用 group by 将数据按照 Name 列进行分组，并计算每个组的平均薪资。结果中的每个组都以组名（Name 列的唯一值）作为索引，并显示了对应组的平均薪资。

你还可以对多个列进行分组，如以下示例所示：

grouped = df.groupby(['Name', 'City'])['Salary'].sum()

print(grouped)

输出结果为：

Name   City       
John   New York      100000
Mike   Chicago       115000
Sarah  Los Angeles    55000
Name: Salary, dtype: int64

在该示例中，我们按照 Name 和 City 两列进行分组，并计算每个组的薪资总和。结果中的每个组都以组名（Name 和 City 的唯一组合）作为索引，并显示了对应组的薪资总和。

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