pandas库中的data.groupby

是用来实现数据分组操作的函数。groupby()函数可以将数据集按照指定的列或多个列进行分组，并返回一个GroupBy对象，可以通过该对象进行进一步的聚合、筛选等操作。

使用groupby()函数的一般流程如下：

1. 指定分组列或多个列：通过传入一个或多个列名作为groupby()函数的参数，指定要进行分组的列。

2. 聚合操作：可以对分组后的数据进行聚合操作，如计算总和、平均值、最大值等。可以使用聚合函数（如sum()、mean()、max()等）对GroupBy对象进行调用。

3. 数据筛选：可以根据分组后的数据进行筛选操作，比如选择特定组别的数据。

下面是一个示例，演示如何使用groupby()函数：

import pandas as pd

# 创建DataFrame示例
data = {'Animal': ['Cat', 'Dog', 'Cat', 'Dog', 'Dog'],
        'Age': [4, 2, 3, 5, 1],
        'Weight': [8, 12, 9, 15, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照动物类型进行分组，并计算平均年龄和总体重
grouped = df.groupby('Animal')
result = grouped.agg({'Age': 'mean', 'Weight': 'sum'})

print(result)

输出结果如下：

        Age  Weight
Animal             
Cat     3.5      17
Dog     2.666667   33

在上面的示例中，我们按照"Animal"列进行了分组，并计算了每种动物类型的平均年龄和总体重。