grouped = df.drop(‘name‘, axis=1).groupby(‘team‘)

这行代码：

1. grouped = df.drop('name', axis=1).groupby('team')

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的作用是起首删除 DataFrame 中的 'name' 列，然后按 'team' 列进行分组。以下是对每个部分的具体表明：
1. df.drop('name', axis=1)

• df.drop('name', axis=1) 这部分代码会从 DataFrame df 中删除 'name' 列。axis=1 体现按列的方向进行删除，axis=0 则体现按行删除。
  
• 删除 'name' 列后，剩下的 DataFrame 就不包罗 'name' 这一列。
  

2. .groupby('team')

• groupby('team') 会将删除 'name' 列后的 DataFrame 按照 'team' 列的值进行分组。'team' 是 DataFrame 中的列名，它通常包罗团队信息或其他类别数据。
  
• 实行 groupby('team') 后，返回的 grouped 是一个 GroupBy 对象，它体现一个按 'team' 列值分组后的 DataFrame。
  

例子：

假设原始 DataFrame df 如下：

1. import pandas as pd
3. # 创建一个示例 DataFrame
4. data = {
5.     'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
6.     'team': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
7.     'score': [90, 80, 85, 95, 88]
8. }
9. df = pd.DataFrame(data)
11. print(df)

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输出：

1.       name team  score
2. 0    Alice    A     90
3. 1      Bob    B     80
4. 2  Charlie    A     85
5. 3    David    B     95
6. 4      Eva    A     88

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实行 df.drop('name', axis=1).groupby('team')：

1. grouped = df.drop('name', axis=1).groupby('team')

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这样会删除 name 列，并按 team 列分组，返回一个 GroupBy 对象。此时，grouped 不是一个可直接检察的效果，而是一个按 team 分组的 GroupBy 对象。你可以对其实行聚合操作，比如 sum()、mean() 等，来检察每个组的数据。
例如，我们可以检察每个 team 的 score 总和：

1. result = grouped.sum()
2. print(result)

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输出：

1.        score
2. team         
3. A         263
4. B         175

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表明：

• 删除 'name' 列 后，df 只剩下 'team' 和 'score' 两列。
  
• 按 'team' 列分组，然后我们对每个团队 (A 和 B) 的 'score' 列进行了求和，得到每个团队的总分。
  

总结：

• df.drop('name', axis=1) 用于删除 DataFrame 中的 name 列。
  
• .groupby('team') 会按 'team' 列的值进行分组，之后你可以对每个分组实行聚合操作（如求和、求均值等）。
  

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