Group by with in Group by using dataframe python panda

在Python的pandas库中，可以使用groupby函数实现分组聚合操作。groupby函数可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合计算。

具体实现方法如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 22],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'London'],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 5000, 5500]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby函数进行分组聚合操作：

grouped = df.groupby(['City', 'Name'])
result = grouped['Salary'].sum()

在上述代码中，我们根据"City"和"Name"两列进行分组，然后对"Salary"列进行求和操作。最终得到的结果是每个分组的"Salary"总和。

groupby函数的参数可以是单个列名，也可以是多个列名组成的列表。通过在groupby函数中指定不同的列名，可以实现不同的分组方式。

对于groupby函数的返回结果，可以继续进行其他的聚合操作，如计算平均值、最大值、最小值等。

关于groupby函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的相关文档：pandas.DataFrame.groupby。

总结： groupby函数是pandas库中用于实现分组聚合操作的重要函数。通过指定列名或多个列名进行分组，可以对数据进行灵活的聚合计算。在数据分析和处理中，groupby函数是一个常用且强大的工具。