データをグループ化して要約する方法

pandasを使用したグループ化と集計 pandasはデータ分析ライブラリであり、groupby関数を使用してデータをグループ化し、集計することができます。以下は、例です。
```
import pandas as pd
# データを読み込む
data = pd.read_csv('data.csv')
# グループ化して要約統計量を計算する
summary = data.groupby('カラム名').agg({'集計対象カラム': ['mean', 'sum', 'count']})
# 結果を表示する
print(summary)
```
このコードでは、'カラム名'で指定されたカラムでデータをグループ化し、'集計対象カラム'の平均、合計、および件数を計算しています。
SQLを使用したグループ化と集計データベースを使用している場合、SQLを使ってデータをグループ化し、集計することもできます。以下は、例です。
```
SELECT カラム名, COUNT(*) AS 件数, AVG(集計対象カラム) AS 平均, SUM(集計対象カラム) AS 合計
FROM テーブル名
GROUP BY カラム名;
```
このSQLクエリは、'テーブル名'で指定されたテーブルを'カラム名'でグループ化し、'集計対象カラム'の件数、平均、および合計を計算します。

NumPyを使用したグループ化と集計 NumPyは数値計算ライブラリであり、データのグループ化と集計にも使用できます。以下は、例です。

import numpy as np
# グループ化するカテゴリ配列
categories = np.array(['カテゴリA', 'カテゴリB', 'カテゴリA', 'カテゴリB'])
# 集計対象の数値配列
values = np.array([1, 2, 3, 4])
# グループごとの合計を計算する
summary = np.bincount(categories, weights=values)
# 結果を表示する
print(summary)

このコードでは、'categories'の値に基づいて'values'をグループ化し、各グループの合計を計算しています。

これらはデータをグループ化して要約するためのいくつかの方法の例です。データの形式や分析の目的に応じて、最適な方法を選択してください。