在Python中，我們可以使用條件分組對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和統(tǒng)計(jì)。條件分組是根據(jù)一定的條件進(jìn)行分組的一種數(shù)據(jù)分析方法，它可以將數(shù)據(jù)分成若干個(gè)互不重疊的組，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析和計(jì)算。在Python中，我們可以使用pandas庫(kù)中的groupby方法來(lái)實(shí)現(xiàn)條件分組。

import pandas as pd
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = {'學(xué)科': ['語(yǔ)文', '數(shù)學(xué)', '英語(yǔ)', '數(shù)學(xué)', '語(yǔ)文', '英語(yǔ)', '英語(yǔ)'],
'分?jǐn)?shù)': [90, 85, 95, 92, 88, 90, 93]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按學(xué)科分組，并計(jì)算平均分
result = df.groupby('學(xué)科')['分?jǐn)?shù)'].mean()
print(result)

在上面的代碼中，我們首先使用pandas庫(kù)創(chuàng)建了一組數(shù)據(jù)，包含學(xué)科和分?jǐn)?shù)兩列。然后使用groupby方法，按照學(xué)科列進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)分組中的分?jǐn)?shù)平均值。最后，將結(jié)果輸出。

此外，我們還可以根據(jù)多個(gè)條件進(jìn)行分組。在groupby方法中可以傳入多個(gè)列名作為參數(shù)，此時(shí)會(huì)按照這些列的組合進(jìn)行分組。

import pandas as pd
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
data = {'學(xué)科': ['語(yǔ)文', '數(shù)學(xué)', '英語(yǔ)', '數(shù)學(xué)', '語(yǔ)文', '英語(yǔ)', '英語(yǔ)'],
'班級(jí)': ['一班', '二班', '三班', '二班', '一班', '三班', '三班'],
'分?jǐn)?shù)': [90, 85, 95, 92, 88, 90, 93]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按學(xué)科和班級(jí)分組，并計(jì)算平均分
result = df.groupby(['學(xué)科', '班級(jí)'])['分?jǐn)?shù)'].mean()
print(result)

在上面的代碼中，我們根據(jù)學(xué)科和班級(jí)兩個(gè)條件進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的分?jǐn)?shù)平均值。

通過(guò)條件分組，我們可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和統(tǒng)計(jì)，便于我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。