pandas 分组条件
    Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了很多实用的函数和方法，其中分组操作是最常用的功能之一。分组操作可以让我们按照指定的条件对数据进行分类，然后对每组数据进行统计、计算或其他操作。
    在 Pandas 中，分组操作主要通过 groupby 函数来实现。groupby 函数的语法结构如下：
    ```
    grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
    ```
    其中，by 是指分组的依据，可以是一个或多个列名、函数、数组或字典等；axis 表示按行或列进行分组，0 表示按行分组，1 表示按列分组；level 表示按照多重索引中的哪一级别进行分组；as_index 表示是否将分组的列作为索引；sort 表示是否对结果进行排序；group_keys 表示是否在输出结果中包含组名；squeeze 表示是否压缩结果。
    下面是几个常用的分组条件：
    1. 按照某一列进行分组
    ```
    grouped = df.groupby('column_name')
    ```
    2. 按照多列进行分组
    ```
    grouped = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])
    ```
    3. 按照函数进行分组
    ```
    def func(x):
    if x > 0:
    return 'positive'
    else:
    return 'negative'
    grouped = df.groupby(func)
    ```
    4. 按照数组进行分组
    ```
    import numpy as np
    bins = np.linspace(0, 1, 11)
linspace函数python    grouped = df.groupby(np.digitize(df['column_name'], bins))
    ```
    以上就是 Pandas 中常用的分组条件。在实际操作中，我们还可以结合 apply、agg、transform 等方法对分组后的数据进行进一步的统计和计算。

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