数据透视分组

下面给出一个使用Python中的pandas库进行数据透视分组的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['Tom', 'Tom', 'Jerry', 'Jerry'],
    'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Female'],
    'Age': [20, 25, 30, 35],
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用数据透视表进行分组
pivot_table = df.pivot_table(index='Name', columns='Gender', values='Salary', aggfunc='mean')

print(pivot_table)

在上述示例中，我们使用了pivot_table方法创建了一个数据透视表，并指定了要进行分组的索引列（Name），分组的列（Gender），以及要进行计算的值列（Salary）。aggfunc参数指定了对于重复的分组如何进行聚合计算，这里我们选择使用mean函数计算均值。

运行以上代码，将会得到如下的输出结果：

Gender  Female    Male
Name                  
Jerry   7000.0     NaN
Tom         NaN  5500.0

这个结果表格展示了按照Name和Gender两个列进行分组后，计算了Salary的均值。