在pandas groupby输出中包含特定列

在pandas中，groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。通过groupby操作，可以对数据进行分组统计、聚合计算等操作。

在groupby输出中包含特定列，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用pandas库读取数据集，并创建一个DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取数据集并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用groupby函数按照特定列进行分组。可以使用单个列名或多个列名作为groupby函数的参数。

# 按照特定列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')

1. 然后，可以对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值、求和等。

# 对分组后的数据进行聚合操作
result = grouped.mean()

1. 最后，可以通过访问result对象的特定列，获取包含特定列的groupby输出。

# 获取包含特定列的groupby输出
specific_column = result['specific_column']

在上述代码中，'column_name'代表要进行分组的特定列名，'specific_column'代表要包含在groupby输出中的特定列名。

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