grouped = df.drop(‘name‘, axis=1).groupby(‘team‘)
这行代码：
grouped = df.drop('name', axis=1).groupby('team')
的作用是首先删除 DataFrame 中的 'name' 列，然后按 'team' 列进行分组。以下是对每个部分的详细解释：
1. df.drop('name', axis=1)
df.drop('name', axis=1)这部分代码会从 DataFramedf中删除'name'列。axis=1表示按列的方向进行删除，axis=0则表示按行删除。- 删除
'name'列后，剩下的 DataFrame 就不包含'name'这一列。
2. .groupby('team')
groupby('team')会将删除'name'列后的 DataFrame 按照'team'列的值进行分组。'team'是 DataFrame 中的列名，它通常包含团队信息或其他类别数据。- 执行
groupby('team')后，返回的grouped是一个GroupBy对象，它表示一个按'team'列值分组后的 DataFrame。
例子：
假设原始 DataFrame df 如下：
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],'team': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'score': [90, 80, 85, 95, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)print(df)
输出：
name team score
0 Alice A 90
1 Bob B 80
2 Charlie A 85
3 David B 95
4 Eva A 88
执行 df.drop('name', axis=1).groupby('team')：
grouped = df.drop('name', axis=1).groupby('team')
这样会删除 name 列，并按 team 列分组，返回一个 GroupBy 对象。此时，grouped 不是一个可直接查看的结果，而是一个按 team 分组的 GroupBy 对象。你可以对其执行聚合操作，比如 sum()、mean() 等，来查看每个组的数据。
例如，我们可以查看每个 team 的 score 总和：
result = grouped.sum()
print(result)
输出：
score
team
A 263
B 175
解释：
- 删除
'name'列 后，df只剩下'team'和'score'两列。 - 按
'team'列分组，然后我们对每个团队 (A和B) 的'score'列进行了求和，得到每个团队的总分。
总结：
df.drop('name', axis=1)用于删除 DataFrame 中的name列。.groupby('team')会按'team'列的值进行分组，之后你可以对每个分组执行聚合操作（如求和、求均值等）。
相关文章：
.groupby(‘team‘))
grouped = df.drop(‘name‘, axis=1).groupby(‘team‘)
这行代码： grouped df.drop(name, axis1).groupby(team)的作用是首先删除 DataFrame 中的 name 列，然后按 team 列进行分组。以下是对每个部分的详细解释： 1. df.drop(name, axis1) df.drop(name, axis1) 这部分代码会从 DataFrame df 中…...
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