我有一個如下所示的數(shù)據(jù)框。df = pd.DataFrame({    'Country':['A','A','A','A','A','A','B','B','B'],    'City':['C 1','C 1','C 1','B 2','B 2','B 2','C 1','C 1','C 1'],    'Date':['7/1/2020','7/2/2020','7/3/2020','7/1/2020','7/2/2020','7/3/2020','7/1/2020','7/2/2020','7/3/2020'],    'Value':[46,90,23,84,89,98,31,84,41]})我需要創(chuàng)建 2 個平均值首先，以Country和City為標(biāo)準(zhǔn)其次，僅對Country為了實現(xiàn)這一點，我們可以輕松編寫以下代碼df.groupby(['Country','City']).agg('mean')+---------+------+-------+| Country | City | Value |+---------+------+-------+|       A |  B 2 | 90.33 ||         +------+-------+|         |  C 1 |    53 |+---------+------+-------+|       B |  C 1 |    52 |+---------+------+-------+df.groupby(['Country']).agg('mean').    +---------+-------+    | Country |       |    +---------+-------+    |       A | 71.67 |    +---------+-------+    |       B |    52 |    +---------+-------+上述 2 個代碼中唯一的變化是groupbycriteria City。除此之外一切都一樣。所以有明顯的重復(fù)/重復(fù)的代碼。（特別是當(dāng)涉及到復(fù)雜的場景時）。現(xiàn)在我的問題是，有什么方法可以讓我們編寫一個代碼來同時合并這兩種場景。DRY——不要重復(fù)自己。我的想法如下。Choice = 'City'   `<<--Here I type either City or None or something based on the requirement. Eg: If None, the Below code will ignore that criteria.`df.groupby(['Country',Choice]).agg('mean')這可能嗎？或者有效地編寫上述代碼而不重復(fù)的最佳方法是什么？