dataframe中groupby的用法

Pandas中的groupby()函数是一种非常有用的操作，它可以按照一个或多个列对数据进行分组并进行聚合操作。以下是groupby的一些用法：

1. 按照一个列进行分组：

df.groupby('column_name')

2. 按照多个列进行分组：

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

3. 对分组后的数据进行一些聚合操作，比如求和、平均值等：

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

4. 对每个分组进行一些自定义的聚合操作：

df.groupby('column_name').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})

5. 对每个分组进行一些过滤操作：

df.groupby('column_name').filter(lambda x: x['column1'].sum() > 100)

6. 对每个分组进行一些变换操作：

df.groupby('column_name').transform(lambda x: x - x.mean())

7. 对每个分组进行一些排序操作：

df.groupby('column_name').apply(lambda x: x.sort_values('column1'))