python使用groupby之后怎么給分組之后的列名？

pandas提供了一個(gè)靈活高效的groupby功能，它使你能以一種自然的方式對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊、摘要等操作。根據(jù)一個(gè)或多個(gè)鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或DataFrame列名）拆分pandas對(duì)象。計(jì)算分組摘要統(tǒng)計(jì)，如計(jì)數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差，或用戶(hù)自定義函數(shù)。對(duì)DataFrame的列應(yīng)用各種各樣的函數(shù)。應(yīng)用組內(nèi)轉(zhuǎn)換或其他運(yùn)算，如規(guī)格化、線性回歸、排名或選取子集等。計(jì)算透視表或交叉表。執(zhí)行分位數(shù)分析以及其他分組分析。 1、首先來(lái)看看下面這個(gè)非常簡(jiǎn)單的表格型數(shù)據(jù)集（以DataFrame的形式）： 123456789101112 >>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],... 'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],... 'data1':np.random.randn(5),... 'data2':np.random.randn(5)})>>> df data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two2 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two4 -1.017495 -0.530459 a one 假設(shè)你想要按key1進(jìn)行分組，并計(jì)算data1列的平均值，我們可以訪問(wèn)data1，并根據(jù)key1調(diào)用groupby： 123 >>> grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])>>> grouped