现在Excel内嵌python了，日常想简单学习使用一下Python还是非常便捷的，不用考虑环境的安装了！
Pandas 是 Python 中强大的数据分析库，其 GroupBy 功能能够帮助用户对数据集进行分组并执行各种聚合操作。本文通过 NYC 职位数据集（包含职位 ID、职位名称、发布机构、职位类型以及薪资范围等信息）为例，详细讲解 GroupBy 的工作原理及应用方法，并在关键步骤中插入示例数据表以增强理解。
2025年09月04日
在 ROS 2 的 Launch 框架里，GroupAction 是一个很有用的类，用于将多个启动动作组合成一个逻辑组。下面详细解释 GroupAction 的功能、使用场景和示例。
2025年09月04日
正则表达式一般两个用途
一是：检测某一段字符串是否符合规则，也就是我们常说的“校验”；
2025年09月04日
Pandas 是 Python 中强大的数据分析库，其 GroupBy 功能能够帮助用户对数据集进行分组并执行各种聚合操作。本文通过 NYC 职位数据集（包含职位 ID、职位名称、发布机构、职位类型以及薪资范围等信息）为例，详细讲解 GroupBy 的工作原理及应用方法，并在关键步骤中插入示例数据表以增强理解。
2024年09月27日
在实际数据分析和处理过程中，我们可能需要灵活对分组数据进行聚合操作。这个时候，我们就需要用到用户自定义函数（User-Defined Functions，UDFs）。
2024年09月27日
在实际的数据分析过程中，我们把原始数据集，进行分组处理之后，往往需要对分组结果中的，各个小组的数据进行不同的操作。这就需要对我们的分组结果对象，通过循环迭代的方式，访问和操作不同组内部的数据元素。
2024年09月27日
在数据分析过程中，groupby语句，起到对原始数据集，进行分组和聚合的作用。我们在进行数据处理的时候，经常需要对不同的数据维度，以及不同的数据切片集合，进行操作和处理。
比如说，假设我们有全国人口数据集，而我们分析数据的时候，关注的主要问题是，不同省份之间，人们的平均身高是个什么情况。
对于这样的数据分析问题，我们就需要先通过省份列，对数据集进行分组。在分组完成之后，获取每个组的身高列，然后通过计算平均值的聚合函数，对分组后的数据集进行聚合。这样，我们就能够得到，不同省份，人们的平均身高数据。
2024年07月19日
官网示例
官网地址：
下载数据
wget
我们下载好数据
安装unzip
yum install -y unzip
解压数据
创建库
创建表
CREATE TABLE u_data (