Pandas中怎么实现数据聚合

在Pandas中，可以使用groupby方法来实现数据聚合。具体步骤如下：

1. 首先使用groupby方法对数据进行分组，根据需要聚合的列进行分组。
2. 然后使用聚合函数对分组后的数据进行聚合操作，比如sum()、mean()、count()等。
3. 可以使用agg()方法同时应用多种聚合函数。
4. 最后使用reset_index()方法将分组后的数据重新设置索引。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = https://www.yisu.com/ask/{'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Alice'],
        'Score': [85, 90, 88, 92, 87],
        'Age': [25, 30, 25, 30, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并计算每个人的平均分和总分
grouped = df.groupby('Name').agg({'Score': ['mean', 'sum'], 'Age': 'count'})
grouped = grouped.reset_index()

print(grouped)

运行以上代码，输出结果如下：

    Name  Score             Age
           mean  sum  count
0  Alice   86.7  261      3
1    Bob   91.0  182      2