当我们需要将数据根据一定规则进行分组并对每组进行操作时，Pandas提供了非常便捷的分组应用操作方法。下面将详细讲解在Pandas中对分组应用操作的完整攻略，包括基本的分组、聚合函数、筛选特定组合、使用transform函数以及apply函数等。
将数据按照某一列或多个列的值进行分组，并对每组进行操作。
示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按照一列分组
df.groupby('column_name')
# 按照多列分组
df.groupby(['column1', 'column2'])
对每个分组进行聚合，并返回聚合结果。
示例代码：
# 对分组进行聚合并返回平均值
df.groupby('column_name')['target_column'].mean()
# 对分组进行聚合并计算多个统计量
df.groupby('column_name')['target_column'].agg([np.mean, np.std, np.max, np.min])
根据某一列或多个列的值对分组进行筛选，并将筛选结果返回。
示例代码：
# 根据某列的值进行筛选，并返回对应的行
df.groupby('column_name').get_group('specific_value')
# 根据多列的值进行筛选，并返回对应的行
df.groupby(['column1', 'column2']).get_group(('value1', 'value2'))
transform函数可以对每一个分组进行操作并返回一个等长的Series或DataFrame。transform函数与apply函数的主要区别在于transform函数返回的结果长度必须与输入数据的长度相同。
示例代码：
# 对分组进行归一化
df['normalized_column'] = df.groupby('column_name')['target_column'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
apply函数可以对每个分组进行自定义操作，返回结果可以是标量、Series或DataFrame。
示例代码：
# 自定义函数对分组进行操作，并返回结果
def custom_function(x):
# 对每个组计算最大值和最小值的差
return x.max() - x.min()
df.groupby('column_name')['target_column'].apply(custom_function)
以上就是在Pandas中对分组应用操作的完整攻略，包括基本的分组、聚合函数、筛选特定组合、使用transform函数以及apply函数等，希望能对您有所帮助。
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