循环遍历分组的pandas数据帧并执行一些操作

可以通过使用groupby()函数和apply()函数来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用groupby()函数将数据帧按照某一列或多列进行分组。然后，可以使用apply()函数对每个分组进行操作。

首先，导入pandas库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，使用groupby()函数将数据帧按照某一列进行分组。假设我们要按照"category"列进行分组：

# 按照"category"列进行分组
grouped = df.groupby('category')

然后，可以使用apply()函数对每个分组进行操作。假设我们要对每个分组计算平均值：

# 对每个分组计算平均值
result = grouped.apply(lambda x: x.mean())

在上述示例中，lambda x: x.mean()是一个匿名函数，用于计算每个分组的平均值。apply()函数会将该函数应用到每个分组上，并返回结果。

除了计算平均值，apply()函数还可以执行其他操作，例如计算总和、计数、最大值、最小值等。可以根据具体需求来编写相应的操作函数。

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