要在Python的pandas库中实现类似于SQL的分组统计，可以使用groupby()和agg()函数
首先，我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame。这里是一个简单的例子：
import pandas as pd
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'A', 'B', 'B'],
'Value': [10, 20, 30, 40, 10, 30, 20, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
上述代码将创建一个如下所示的DataFrame：
Category Value
0 A 10
1 B 20
2 A 30
3 A 40
4 B 10
5 A 30
6 B 20
7 B 40
现在，我们可以使用groupby()和agg()函数对Category列进行分组统计，并计算Value列的总和、平均值、最小值和最大值。
result = df.groupby('Category')['Value'].agg(['sum', 'mean', 'min', 'max'])
result DataFrame将如下所示：
sum mean min max
Category
A 110 27.5 10 40
B 90 22.5 10 40
在这个例子中，我们使用了agg()函数来指定我们想要对Value列执行的统计操作。你可以根据需要添加或删除统计操作。其他常用的统计操作包括'count'、'median'、'var'和'std'等。
