如何在熊猫中组合两次groupby？

在熊猫中组合两次groupby，可以通过将两次groupby操作连续应用在数据框上来实现。

首先，groupby操作是根据指定的列对数据进行分组，然后可以对每个分组应用聚合函数。通过使用多个列进行groupby操作，可以将数据根据这些列的唯一组合进行分组。

假设我们有一个名为df的数据框，其中包含三列A、B和C。我们想要根据列A和B进行第一次分组，然后根据列C进行第二次分组。

下面是实现这个操作的代码示例：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3],
                   'B': [1, 2, 1, 2, 1],
                   'C': [10, 20, 30, 40, 50],
                   'D': [100, 200, 300, 400, 500]})

# 第一次分组，根据列A和B
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 第二次分组，根据列C
result = grouped.groupby('C').sum()

# 打印结果
print(result)

上述代码将首先根据列A和B进行第一次分组，然后再根据列C进行第二次分组，并对分组后的数据进行求和。最后的结果将按照两次分组的唯一组合展示。

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