Pandas groupby groups返回值而不是索引

Pandas是一个强大的数据分析工具，而groupby是Pandas中用于分组数据的函数之一。当我们使用groupby函数时，它会返回一个GroupBy对象，而不是索引。

GroupBy对象是一个中间结果，它将数据按照指定的条件进行分组。我们可以在GroupBy对象上应用各种聚合函数（如sum、mean、count等），以便对每个组进行计算和汇总。最终，我们可以通过调用聚合函数来获取我们想要的结果。

GroupBy对象的返回值是一个由分组标签和对应的数据块组成的数据结构。这个数据结构可以是Series、DataFrame或者其他形式的数据类型，具体取决于我们应用的聚合函数和数据的结构。

下面是一个示例，展示了如何使用Pandas的groupby函数以及相关的返回值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数按照Name进行分组
grouped = df.groupby('Name')

# 应用sum聚合函数获取每个人的薪水总和
sum_salary = grouped['Salary'].sum()

# 输出结果
print(sum_salary)

输出结果为：

Name
Alice      13000
Bob        15000
Charlie     7000
Name: Salary, dtype: int64

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用groupby函数按照Name列进行分组。接着，我们应用sum聚合函数计算每个人的薪水总和。最后，我们打印出结果，其中包含每个人的名字和对应的薪水总和。

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