在pandas/sql中如何按层次数据分组？

在pandas/sql中，可以使用groupby函数按层次数据进行分组。

在pandas中，可以使用groupby函数将数据按照指定的列或多个列进行分组。首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，可以创建一个DataFrame对象，表示要进行分组的数据集。假设我们有一个包含层次数据的DataFrame，其中包含两列：'A'和'B'。我们可以按照'A'列和'B'列进行分组，如下所示：

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

接下来，可以使用groupby函数按照'A'列和'B'列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。例如，可以计算每个分组的平均值：

grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result = grouped.mean()

上述代码将按照'A'列和'B'列进行分组，并计算每个分组的平均值。结果将是一个新的DataFrame对象，其中包含分组后的数据和对应的平均值。

在SQL中，可以使用GROUP BY子句按照指定的列或多个列进行分组。假设我们有一个名为table_name的表，其中包含'A'列和'B'列。我们可以按照'A'列和'B'列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。例如，可以计算每个分组的平均值：

SELECT A, B, AVG(C) AS avg_C, AVG(D) AS avg_D
FROM table_name
GROUP BY A, B;

上述SQL语句将按照'A'列和'B'列进行分组，并计算每个分组的'C'列和'D'列的平均值。结果将包含分组后的数据和对应的平均值。

总结起来，在pandas和SQL中，按层次数据分组的步骤如下：

1. 导入pandas库（对于pandas）或连接到数据库（对于SQL）。
2. 创建一个DataFrame对象（对于pandas）或指定要查询的表（对于SQL）。
3. 使用groupby函数（对于pandas）或GROUP BY子句（对于SQL）按照指定的列或多个列进行分组。
4. 对分组后的数据进行聚合操作，如计算平均值、求和等（对于pandas和SQL）。

对于pandas，可以参考以下链接了解更多关于groupby函数的详细信息和用法：

• pandas官方文档 - groupby

对于SQL，可以参考以下链接了解更多关于GROUP BY子句的详细信息和用法：

• SQL教程 - GROUP BY