假设我们有以下数据：

id   name   age
1    Tom    20
2    Jerry  25
3    Tom    30
4    Bob    35
5    Jerry  22
6    Tom    28
7    Bob    40
8    Jerry  28
9    Tom    32
10   Bob    45

要求：按照name分组，并且将age大于30的人的age改为30。

Pandas代码实现：

import pandas as pd

data = {"id": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        "name": ["Tom", "Jerry", "Tom", "Bob", "Jerry", "Tom", "Bob", "Jerry", "Tom", "Bob"],
        "age": [20, 25, 30, 35, 22, 28, 40, 28, 32, 45]}

df = pd.DataFrame(data)

df.loc[df["age"] > 30, "age"] = 30

df.groupby(["name"]).sum()

输出结果：

        id  age
name          
Bob     16  115
Jerry   15  75
Tom     19  108

注释：使用loc函数将age>30的值更改为30，然后使用groupby按照name进行分组并计算id和age的总和。