groupby函数的用法

groupby函数是一种数据聚合操作，它可以根据指定的列对数据进行分组。在Python的pandas库中，groupby函数主要用于将数据按照某一列或多列进行分组，并且可以对每个分组进行聚合操作。

groupby函数的基本用法如下：

grouped = df.groupby('列名')

其中，`df`是一个DataFrame对象，`列名`是要进行分组的列名。

通过groupby函数返回的`grouped`对象可以进行多种操作，例如计算每个分组的平均值、求和、计数等。以下是一些常见的聚合操作示例：

# 计算每个分组的平均值
grouped.mean()

# 计算每个分组的求和
grouped.sum()

# 计算每个分组的最大值
grouped.max()

# 计算每个分组的最小值
grouped.min()

# 计算每个分组的数量
grouped.size()

另外，groupby函数还支持多列分组，只需将列名以列表的形式传递给groupby函数即可，例如：

grouped = df.groupby(['列名1', '列名2'])

这样就可以按照多个列进行分组了。聚合操作的使用方法和单列分组相同。

需要注意的是，groupby函数只是进行分组操作，并不会立即计算结果，而是返回一个GroupBy对象。需要调用聚合函数才能得到最终结果。

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