Pandas库中的groupby() 详解

在Pandas库中，`groupby()`是一个强大的功能，用于根据一或多个列的值对DataFrame进行分组，并对每个组应用特定的统计操作。其基本语法如下：

df.groupby(key_column(s)).function(column(s))

这里，`key_column(s)`是你想要依据其划分数据的列名，而`function(column(s))`则是在每个组内你想执行的操作，比如`sum()`、`mean()`、`count()`、`min()`、`max()`等，也可以使用`.apply()`进行自定义函数的处理。

这个函数返回一个GroupBy对象，它包含了所有分组后的信息。你可以直接查看分组的结果，或者继续进行其他操作。

举个例子：

import pandas as pd

# 假设我们有一个包含订单数据的DataFrame
data = {
   'Customer': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'B'],
   'Product': ['X', 'Y', 'Y', 'X', 'Z', 'Z'],
   'Price': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照顾客分组并计算每个客户的总花费
grouped = df.groupby('Customer')['Price'].sum()
print(grouped)

这将输出每个客户的总花费。