Pandas GroupBy：%的布尔值标志为真

Pandas GroupBy是Pandas库中的一个功能，用于按照指定的列或条件对数据进行分组。在分组后，可以对每个组进行聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。

分类： Pandas GroupBy可以根据不同的分类变量将数据分成多个组。分类变量可以是任何列或条件，如性别、地区、日期等。

优势：

数据分组：Pandas GroupBy可以根据指定的分类变量将数据分成多个组，方便进行后续的聚合操作。
聚合操作：分组后，可以对每个组进行聚合操作，如计算平均值、求和、计数等，便于进行数据分析和统计。
灵活性：Pandas GroupBy提供了丰富的函数和方法，可以根据需求进行自定义的聚合操作。

应用场景： Pandas GroupBy广泛应用于数据分析和数据处理领域，特别适用于以下场景：

数据分组和聚合：对大规模数据进行分组和聚合操作，如按照地区统计销售额、按照日期计算平均温度等。
数据透视表：通过Pandas GroupBy可以方便地生成数据透视表，用于展示多个维度的数据汇总和统计。
数据预处理：在数据预处理过程中，可以使用Pandas GroupBy对数据进行分组和聚合，如对缺失值进行填充、异常值处理等。

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python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna

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