图:按多个colmuns pandas分组

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问题：图:按多个columns pandas分组

回答：在pandas中，可以使用groupby函数按照多个列进行分组操作。groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，并返回一个GroupBy对象，可以对该对象进行聚合、过滤、转换等操作。

在进行多列分组时，可以将多个列名传递给groupby函数的参数，以列表的形式表示。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列"column1"和"column2"，我们想要按照这两列进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby(["column1", "column2"])

上述代码将返回一个GroupBy对象，我们可以对该对象进行各种操作。例如，可以使用聚合函数对分组后的数据进行统计计算，如求和、平均值等。可以使用以下代码计算每个分组的总和：

grouped_sum = grouped.sum()

除了聚合函数，还可以使用过滤函数对分组后的数据进行筛选。可以使用以下代码筛选出每个分组中"column1"的平均值大于10的数据：

grouped_filter = grouped.filter(lambda x: x["column1"].mean() > 10)

此外，还可以使用转换函数对分组后的数据进行转换操作。可以使用以下代码将每个分组的数据减去该分组的均值：

grouped_transform = grouped.transform(lambda x: x - x.mean())

总结一下，按多个columns进行pandas分组可以通过groupby函数实现。通过该函数，我们可以对分组后的数据进行聚合、过滤、转换等操作，以满足不同的需求。

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