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Python中的分组是指将数据集合按照某个特定标准进行分类或分组，以便于进行进一步的处理或分析。通常情况下，分组是针对数据集中的某个特定字段或属性进行的。

在Python中，可以使用pandas库对数据进行分组操作。pandas提供了groupby函数来实现分组操作。该函数按照指定的键（即用于分组的列）对数据集进行分组，并返回一个GroupBy对象。可以通过调用该对象的聚合函数对各个分组进行汇总计算。

以下是一个简单的示例，说明如何使用pandas对数据进行分组：

python
import pandas as pd

# 创建一个包含学生姓名、科目和分数的数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],
'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'Math', 'English', 'English'],
'Score': [85, 92, 78, 90, 88, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照科目对数据进行分组，并计算每个分组的平均分数
grouped = df.groupby('Subject')
mean_scores = grouped.mean()

print(mean_scores)


输出结果如下：


Score
Subject
English 91.666667
Math 84.333333


在上述代码中，首先创建了一个包含学生姓名、科目和分数的数据框。然后，使用groupby函数按照科目对数据进行分组，并调用mean函数计算每个分组的平均分数。最后，输出了各个分组的平均分数。