pandas里groupby的用法

在Pandas库中，`groupby()`是一个非常强大的功能，它用于对数据集按照一个或多个列的值进行分组，并对每个组进行聚合计算。这个函数主要用于数据分析任务，比如汇总、计数、平均值、标准差等操作。基本语法如下：

df.groupby(column_name(s)).agg(functions)

其中：
- `df`: 需要进行分组的数据框。
- `column_name(s)`: 指定分组的列名，可以是单个列或多列。
- `functions`: 聚合函数，如`sum()`, `mean()`, `count()`, `min()`, `max()`等，也可以自定义函数。

例如，如果你有一个包含销售额和产品分类的数据框，你可以这样做：

sales_df.groupby('product_category')['sales_amount'].sum()

这将按产品分类对销售额进行求和，得到每类产品的总销售额。