极客教程Pandas 如何对 Pandas 中的 Series 按值进行分组
在本文中，我们将介绍如何在 Pandas 中对Series按照值进行分组。分组可以让我们更好地了解我们的数据集，及对其中的某些数据进行计算。
阅读更多：Pandas 教程
准备工作
在开始分组之前，我们需要确保已经导入了 Pandas 库，并且已经创建了我们的数据集。在本文中，我们将使用示例数据集，包含了一个作品列表和它们所属的作者，如下所示：
| Book title | Author |
|---|---|
| The Catcher in the Rye | J.D. Salinger |
| To Kill a Mockingbird | Harper Lee |
| 1984 | George Orwell |
| The Great Gatsby | F. Scott Fitzgerald |
| Pride and Prejudice | Jane Austen |
我们将把这个作品列表加载成一个 Pandas Series 对象，然后按照作者进行分组。
分组
首先，我们需要将上述作品列表加载到 Pandas Series 中。你可以通过以下命令将其加载：
接下来，我们需要使用 groupby() 方法将数据按作者名称进行分组，如下所示：
groupby() 方法会返回一个 Pandas GroupBy 对象，它将分组后的数据存储在已分组对象中。我们可以在 GroupBy 对象上调用一系列方法来对分组后的数据进行计算和分析。
例如，下面的代码将计算作品列表中每个作者的著作数量：
输出：
其他分组操作
除了上述示例中的 size() 方法之外，还有很多其他的方法可以在分组后的数据上进行计算。以下是一些示例：
sum()
计算分组数据的总和。
输出：
mean()
计算分组数据的平均值。
输出：
first()
返回分组数据中第一个值。
输出：
last()
返回分组数据中最后一个值。
输出：
min()
返回分组数据中的最小值。
输出：
max()
返回分组数据中的最大值。
输出：
count()
返回每个分组中的值的数量。
输出：
总结
在本文中，我们介绍了如何在 Pandas 中对Series按照值进行分组，并展示了一些经常使用的分组方法。这些方法可以帮助我们更好地理解数据，并对数据进行计算和分析。无论您是在学习数据科学还是在进行实际项目，这些能力都是非常有用的。