pandas 库groupby()

pandas库中的groupby()函数是用于对数据进行分组操作的重要功能。它类似于SQL中的分组操作，但更强大。通过groupby()函数，我们可以按照指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个组进行聚合计算或其他操作。

groupby()函数的基本用法是通过指定一个或多个列名来对数据进行分组。例如，我们可以使用以下语法将数据按照一列进行分组：

df.groupby('column_name')

我们还可以同时指定多个列进行分组，例如：

df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])

在groupby()函数之后，我们可以使用各种聚合函数，如count()、sum()、mean()等，对每个组进行计算。例如，我们可以使用以下语法计算每个组的总和：

df.groupby('column_name').sum()

除了聚合函数，groupby()函数还支持其他操作，如过滤、转换和应用函数等。例如，我们可以使用filter()函数对每个组进行过滤操作，只保留满足条件的组：

df.groupby('column_name').filter(lambda x: x['column_name'].sum() > 100)

此外，我们还可以使用apply()函数将自定义函数应用于每个组。例如，我们可以使用以下语法将自定义函数应用于每个组：

df.groupby('column_name').apply(custom_function)

总之，pandas库中的groupby()函数提供了丰富的功能，可以方便地对数据进行分组操作，并进行各种聚合计算和其他操作。希望这些信息对您有所帮助。