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Python 可以使用 pandas 库对数据进行分组。pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了灵活且高性能的数据结构，用于处理和分析数据。
以下是使用 pandas 对数据进行分组的一般步骤：
- 导入 pandas 库：在代码中导入 pandas 库，通常使用别名 pd。
import pandas as pd
- 创建数据：将数据存储在 pandas 的数据结构中，最常用的是 DataFrame。
data = pd.DataFrame({' 列名 1 ': [值 1, 值 2, ...],
' 列名 2 ': [值 1, 值 2, ...],
...})
- 分组数据：使用 groupby 函数对数据进行分组，指定一个或多个列名作为分组依据。
grouped_data = data.groupby(' 列名 ')
- 对分组后的数据执行操作：可以对分组后的数据执行各种操作，如计算统计量、应用函数等。
例如，可以计算每个分组的平均值：
grouped_data.mean()
或者应用自定义函数：
grouped_data.apply(自定义函数)
- 查看结果：查看分组操作的结果。
print(grouped_data.mean())
这只是对使用 pandas 对数据进行分组的基本步骤进行了简要的介绍。根据具体的需求，可能还需要对分组后的数据进行进一步处理和分析。
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