groupby函数by参数

`groupby()` 函数的 `by` 参数指定用于分组的列名或列名列表。该参数可以是列名字符串、列名列表或字典。下面是每种情况的说明：

- 如果 `by` 是一个列名字符串，则使用该列作为分组依据。
- 如果 `by` 是一个列名列表，则使用列名列表中的所有列作为分组依据。这种情况下，`groupby()` 函数返回一个多级索引对象，其中每个级别对应一个分组依据列。
- 如果 `by` 是一个字典，则字典的键指定要分组的列名，而字典的值指定在该列上应用的函数。这种情况下，`groupby()` 函数返回一个由字典键组成的多级索引对象，其中每个级别对应一个分组依据列，而每个组内的数据都是在对应列上应用了相应函数的结果。

例如，假设你有一个 DataFrame `df`，其中包含三个列 `A`、`B` 和 `C`，你可以使用以下代码将数据按列 `A` 和 `B` 进行分组：

grouped = df.groupby(['A', 'B'])

这将返回一个 `GroupBy` 对象，它可以用于进一步的聚合操作。

相关问题

groupby函数中的group_keys参数

在使用pandas中的groupby函数时，可以通过group_keys参数来指定是否返回分组的键。默认情况下，group_keys参数为True，即返回分组的键。如果将group_keys设置为False，则不返回分组的键。

当group_keys为True时，会将分组的键值作为新的DataFrame或Series对象的索引，方便后续对数据进行操作。如果group_keys为False，返回的结果中不会包含分组键的列。

需要注意的是，如果使用多个列进行分组，则group_keys参数只能控制最外层的分组键是否返回。内层的分组键仍然会作为新的DataFrame或Series对象的索引返回。

numpy groupby函数

numpy中的groupby函数可以按照指定的条件对数组进行分组，并对每个分组应用指定的函数。

语法：

numpy.group_by(key, axis=0)

参数说明：

key：指定分组条件，可以是一个数组或者一个函数。

axis：指定按照哪个轴进行分组，默认是0。

示例：

下面的示例演示了如何使用groupby函数对数组进行分组：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

# 按照第一列进行分组，并计算每组的平均值
g = np.group_by(a[:,0]).mean()

print(g)

输出结果：

array([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.],
[7., 8., 9.]])