如何列出每个Pandas组的值

要列出每个Pandas组的值，可以使用groupby()函数。这个函数可以将数据按照特定的列分组，然后对每个分组进行操作。下面是使用groupby()函数列出每个Pandas组的值的详细攻略：

1.读取数据

首先，需要读取数据。可以使用Pandas的read_csv()函数读取csv文件中的数据。例如，假设有一个csv文件名为data.csv，可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

这将读取data.csv文件中的数据，并将其存储在名为data的Pandas数据框中。

2.分组数据

接下来，使用groupby()函数将数据按照特定的列分组。例如，假设要按照“Country”列分组，可以使用以下代码：

grouped_data = data.groupby('Country')

这将按照“Country”列将data数据框分组，并将分组后的数据存储在名为grouped_data的变量中。

3.列出每个组的值

现在，已经将数据分组，可以使用for循环遍历每个组，并列出每个组的值。例如，假设要列出每个组的“Sales”列的平均值，可以使用以下代码：

for group_name, group_data in grouped_data:
    print('Group Name:', group_name)
    print('Mean Sales:', group_data['Sales'].mean())

这将遍历每个组，并输出组名和“Sales”列的平均值。输出的结果应该类似于以下内容：

Group Name: Country A
Mean Sales: 1000.0
Group Name: Country B
Mean Sales: 2000.0
Group Name: Country C
Mean Sales: 3000.0

这就是如何列出每个Pandas组的值。通过使用groupby()函数，可以轻松地将数据分组，并对每个组进行操作。