按熊猫分组列出 - Python

在Python中，使用熊猫（Pandas）可以轻松地按照特定的条件将数据分组并进行汇总。这个功能是数据分析和处理中非常常见的需求。

以下是一个演示如何按熊猫分组列出的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'animal': ['Panda', 'Panda', 'Panda', 'Kangaroo', 'Kangaroo', 'Kangaroo', 'Lion', 'Lion', 'Lion'],
        'weight': [100, 200, 150, 50, 80, 100, 200, 300, 250]}

# 将数据集转换为熊猫数据框
df = pd.DataFrame(data)

# 按照动物种类进行分组，并计算体重的平均值
grouped = df.groupby('animal')['weight'].mean()

# 打印分组结果
print(grouped)

该代码将输出以下结果：

animal
Kangaroo    76.666667
Lion       250.000000
Panda      150.000000
Name: weight, dtype: float64

上面的代码首先创建了一个示例数据集，包含姓名，动物种类以及体重。然后使用groupby函数将数据按照动物种类分组，并计算体重的平均值。最后打印出分组结果。

可以看到，该代码成功地按照动物种类分组，并计算了每种动物的平均体重。

总之，熊猫是Python中非常强大的数据分析和处理库，使用它可以轻松地按照特定条件将数据分组并进行汇总。这对于任何需要处理大量数据的开发者来说都是非常有用的。