要按属性进行多级分组并执行函数操作,可以使用Python中的pandas库。下面是一个示例解决方法:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick'],
'Age': [20, 25, 30, 20, 25],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按Name和Age属性进行分组,并计算Salary的平均值
result = df.groupby(['Name', 'Age'])['Salary'].mean()
print(result)
输出结果:
Name Age
John 30 7000
Nick 25 6000
Tom 20 5000
Name: Salary, dtype: int64
在这个示例中,首先创建了一个包含Name、Age和Salary属性的DataFrame。然后使用groupby
函数将数据按照Name和Age属性进行分组,并指定对Salary属性计算平均值。最后,将结果打印出来。
你可以根据自己的实际需求修改示例代码,例如选择其他的聚合函数(如求和、计数等)或者使用其他的属性进行分组。
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