pandas groupby参数

pandas中的groupby()函数是一种非常有用的数据分析工具，它可以根据指定的分组字段对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。groupby()函数的常用参数如下：

1. by：用于指定分组字段，可以是单个字段或多个字段组成的列表或元组。

2. axis：用于指定分组方向，0表示按行分组，1表示按列分组，默认为0。

3. as_index：用于指定是否以分组字段作为索引，默认为True。

4. sort：用于指定是否对分组结果进行排序，默认为True。

5. group_keys：用于指定是否在结果中包含分组键，默认为True。

以下是两个示例：

1.以单列作为分组字段，不设置索引

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'str': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'no': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 按照'str'列进行分组
grouped = df.groupby('str')

# 对分组后的结果进行求和操作
result = grouped.sum()

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

   no  value
str         
A    5     50
B    7     70
C    9     90

2.以多列作为分组字段，设置索引

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'str': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'no': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 按照'str'和'no'列进行分组，并将分组结果设置为索引
grouped = df.groupby(["str", "no"], as_index=False)

# 对分组后的结果进行求和操作
result = grouped.sum()

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

  str  no  value
0   A   1     10
1   A   4     40
2   B   2     20
3   B   5     50
4   C   3     30
5   C   6     60