dataframe中groupby函数

groupby函数是pandas库中的一个函数，它可以根据指定的列对数据进行分组，然后对每组数据进行聚合运算。例如，可以根据某一列的值将数据分成若干个组，然后对每个组内的数据进行求和、求平均值等操作。

下面是groupby函数的一些常用参数：

- by：指定分组的列名，可以是单个列名，也可以是多个列名组成的列表。
- axis：指定分组的轴，0表示按行分组，1表示按列分组。
- as_index：指定是否将分组列作为索引，默认为True。
- group_keys：指定是否在结果中包含分组键，默认为True。

下面是一个使用groupby函数的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ellen', 'Frank', 'Grace', 'Henry', 'Isaac', 'Jen'],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F'],
    'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65],
    'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000, 110000, 120000, 130000, 140000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照性别进行分组，求各组的平均年龄和平均工资
grouped = df.groupby('Gender')
result = grouped[['Age', 'Salary']].mean()
print(result)

输出结果如下：

              Age    Salary
Gender                    
F       41.666667  98000.00
M       42.500000  90000.00

这个例子中，我们将数据按照性别进行分组，然后对每个分组求平均年龄和平均工资。注意，我们使用了groupby函数来对数据进行分组，然后使用mean函数对每个分组进行求平均值。最后，我们得到了一个新的DataFrame，其中包含了每个分组的平均年龄和平均工资。