pandas groupby多条件

在 pandas 中，groupby 可以根据一个或多个条件将数据分组。如果想要按照多个条件进行分组，可以传递一个由多个列名组成的列表进行分组，例如：

grouped = df.groupby(['列名1', '列名2'])
也可以使用字典将多个列名和它们的值进行分组，例如：
grouped = df.groupby({'列名1': 值1, '列名2': 值2})
在以上例子中，每个字典键都代表一个列名，每个字典值都代表将对应列名的数据进行分组的值。
如果需要对分组后的数据进行操作，可以使用一些聚合函数，例如值计数、求和等，例如：
grouped['列名3'].count()  # 计算列名3中每组的数据数量
grouped['列名3'].sum()  # 计算列名3中每组数据的总和
以上例子中，grouped 是分组后的 pandas 数据框，列名 1 和列名 2 是用于分组的列名，列名 3 是聚合函数作用的列名。你可以根据需要使用适当的函数对数据进行聚合操作。