df.groupby()

df.groupby() 是 pandas 中的一个函数，用于将数据按照一个或多个特定的列进行分组。

使用方法如下：

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

参数说明：

- by：指定列名，可以是单个列名，也可以是多个列名的列表。
- axis：指定操作的轴，默认为 0，表示对行进行操作。
- level：指定索引的层级，当操作的轴是索引时有效。
- as_index：是否将分组键作为结果对象的索引。
- sort：是否按照分组键的值进行排序。
- group_keys：是否分组键保留在结果对象中。
- squeeze：是否对结果对象进行压缩。
- observed：是否只考虑非缺失值。

示例：

假设有一个名为 df 的数据框，其中有四列："A"、"B"、"C" 和 "D"。我们想要按照 "A" 列进行分组，并将 "C" 列的值求和。

我们可以使用以下代码实现这个目的：

df.groupby("A").sum()["C"]

这将会返回一个新的数据框，其中包含了按 "A" 列进行分组后 "C" 列的值的求和。

相关问题

df.groupby

df.groupby是一个pandas库中的函数，用于对数据进行分组操作。通过指定一个或多个列名，可以将数据按照这些列的值进行分组。然后可以对每个组进行各种统计计算。

引用\[1\]中给出了一个示例，通过groupby函数将数据按照'gender'列进行分组，并对每个组的数值列进行求和操作。可以使用groupby函数的sum方法来实现这个功能。

引用\[2\]中给出了另一个示例，通过groupby函数将数据按照'gender'列进行分组，并对每个组的'math'列进行均值计算。可以使用groupby函数的apply方法来实现这个功能。

引用\[3\]中给出了更多的示例，展示了如何对每个组进行均值计算、中位数计算等操作。

综上所述，df.groupby函数可以用于对数据进行分组，并对每个组进行各种统计计算，如求和、均值、中位数等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【转】Pandas-分组：df.groupby()](https://blog.csdn.net/mjm891116/article/details/124615642)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

df.groupby.agg

`df.groupby.agg` 是 Pandas 库中用于数据分组和聚合的关键功能。在 Python 数据分析库 Pandas 中，DataFrame 对象经常用来处理结构化的表格数据。当你有一个 DataFrame，并想要根据某些列的值对数据进行分组，然后计算每个组内的统计信息（如平均值、总和、计数等），这时就可以用到 `groupby` 和 `agg` 方法。

具体操作流程如下：

1. **groupby()**: 这个方法用于按指定列或多列对 DataFrame 进行分组。例如，`df.groupby('column_name')` 将 DataFrame 根据 'column_name' 列的值进行分组。

2. **agg()**: 后面接一个参数，这个参数是一个包含多个聚合函数的字典或字符串列表。你可以选择内置的聚合函数（如 'sum', 'mean', 'count', 'min', 'max' 等）来计算每个组的值，也可以自定义函数。例如，`agg({'column_to_agg': ['sum', 'mean']})` 表示对 'column_to_agg' 列求和和平均值。

举个例子：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [20, 25, 30, 22, 27],
    'Score': [85, 90, 88, 92, 87]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按 Name 分组并计算 Age 和 Score 的平均值
result = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Score': 'mean'})

这将返回一个新的 DataFrame，其中每一行代表一个 Name 组及其对应的 Age 平均值和 Score 平均值。