📚数据分析神器Pandas的`groupby`用法✨

在数据处理过程中，`groupby`绝对是Pandas中的明星函数之一！它能帮助我们轻松实现数据分组和聚合，让数据分析事半功倍💪。今天就来聊聊`groupby`那些实用又有趣的用法吧！

首先，最基本的用法就是按照某一列进行分组，比如按地区统计销售额👇：

```python

import pandas as pd

df.groupby('地区')['销售额'].sum()

```

接着，你还可以结合多个字段进行复杂分组🧐。例如，按年份和地区统计销量：

```python

df.groupby(['年份', '地区'])['销量'].mean()

```

更酷的是，`groupby`还能与自定义函数搭配使用！比如计算每个分组的最大值并保留原始行：

```python

df.loc[df.groupby('类别')['价格'].idxmax()]

```

通过灵活运用`groupby`，数据分析效率直线提升！无论是简单的汇总还是复杂的多维分析，它都能轻松应对😎。掌握这些技巧，让你的数据处理如虎添翼！🚀

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