User:「user_id」列にデートデータをグループ化するにはどうすればよいですか？ Assistant:namedataframe.groupby（by = "useer_id"）。平均 User:そして、注文は最高から未成年者になるために？ Assistant:注文したいものをより大きいものからマイナーに指定する必要があります。さらに、グループにデータを追加するための操作を伴う必要があります。十分な情報がないため、「user_id」が最高から最低まで注文し、グループごとの平均が計算されると仮定します。このコードを使用すると、要求したものを実現できます。

`python
PDとしてパンダをインポートします

＃ファイルを読んでください
df = pd.read_csv（ "file.csv"）

＃user_idで平均を計算し、user_idで最大からマイナーに注文する
df.groupby（by = "user_id"）。mean（）。sort_values（by = "user_id"、ascending = false）
`` 
User:同じアクションを実行するためのフレームワークまたはコードのどちらかの他の選択肢はありますか？もしそうなら、それを説明してください
もう1つの選択肢は、PIVOT_TABLEメソッドのPANDASを使用することです。これにより、1つ以上の列のデータをグループ化する要約テーブルを作成できます。例えば：
PDとしてパンダをインポートします

＃データフレームの例を作成します
data = {'user_id'：[1、1、2、3、3、4、4、4]、
        「値」：[10、20、30、40、50、60、70、80、90]}}
df = pd.dataframe（data）

＃「user_id」列で概要テーブルグループを作成する
result = df.pivot_able（index = 'user_id'、values = 'value'、aggfunc = 'sum'）

＃結果が表示されます
印刷（結果）
この例では、「user_id」列の各グループの値の合計を示す要約テーブルを作成します。