python里面groupby怎么用

在Python的pandas库中，`groupby`是一个非常强大的功能，用于对数据集按照一个或多个列的值进行分组，并对每个组应用一些聚合函数。它可以帮助我们分析数据的分布、求和、计数等。

基本语法如下：

df.groupby(key_column(s)).agg(aggregate_function(s))

这里，`key_column(s)`是你想按其进行分组的列名，可以是一个或多个；`aggregate_function(s)`是对每个组应用的统计函数，如`sum()`、`mean()`、`count()`等，也可以自定义函数。

例如，假设有一个包含销售数据的DataFrame，你可以按产品类别进行销售额的总和：

sales_df = pd.DataFrame({
    'Product': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Sales': [100, 200, 150, 250, 300, 400]
})
grouped_sales = sales_df.groupby('Product').sum()  # 按产品分类，计算销售额总和