我可能不太了解何時(shí)或如何使用 pandas.DataFrame 的 groupby 函數(shù)。在下面的示例中，我想按花瓣長度對我的數(shù)據(jù)框進(jìn)行分箱，并計(jì)算條目數(shù)、每個(gè)分箱的平均值和分布。我可以通過三個(gè) groupby 調(diào)用來做到這一點(diǎn)，但隨后我在三個(gè)單獨(dú)的對象中得到了答案。因此，我之后將它們連接起來?，F(xiàn)在我有一個(gè)對象，但所有列都稱為萼片寬度，將名稱傳遞給 concat 對我不起作用。我也想得到 bin 和平均值，例如用于繪圖，但我不知道該怎么做。import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()data = pd.DataFrame(iris.data)data.columns = iris.feature_namesdata["bin"] = pd.cut(data["petal length (cm)"], 5)g0 = data.groupby(["bin"])["sepal width (cm)"].count()g1 = data.groupby(["bin"])["sepal width (cm)"].mean()g2 = data.groupby(["bin"])["sepal width (cm)"].std()# how to get better names?g = pd.concat([g0, g1, g2], axis=1)print g# how to extract bin and mean e.g. for plotting?#plt.plot(g.bin, g.mean)