如何从groupby()输出生成数据帧

从groupby()输出生成数据帧的方法如下：

1. 首先，使用groupby()函数对数据进行分组。groupby()函数可以根据指定的列或条件将数据分成多个组。
2. 然后，可以对每个组应用聚合函数，如sum()、mean()、count()等，以生成每个组的汇总统计信息。
3. 最后，使用agg()函数将每个组的统计信息合并到一个数据帧中。agg()函数可以接受一个字典作为参数，字典的键是要应用的聚合函数，值是要应用聚合函数的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby()函数对Name列进行分组，并计算每个组的平均薪资
grouped = df.groupby('Name').agg({'Salary': 'mean'})

# 输出结果
print(grouped)

输出结果为：

         Salary
Name           
Alice      5000
Bob        6000
Charlie    7000

在这个例子中，我们首先使用groupby()函数将数据按照Name列进行分组。然后，使用agg()函数计算每个组的平均薪资。最后，将结果合并到一个新的数据帧中，并打印输出。

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