df.groupby用法

`df.groupby()` 是 Pandas 中一种分组数据的操作方法。它可以将数据按照指定的列进行分组，然后对分组后的数据进行一些聚合操作。

用法：

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

参数说明：

- `by`：用于分组的列名或列名列表。如果传入列名列表，则按照传入的列名列表的顺序分组。
- `axis`：分组的轴，默认为 `0`（按行分组），可以设置为 `1`（按列分组）。
- `level`：多层索引时，用于指定在哪一层进行分组。
- `as_index`：是否将分组的列作为索引，默认为 `True`。
- `sort`：是否按照分组的键值进行排序，默认为 `True`。
- `group_keys`：是否在结果中包含分组的键值，默认为 `True`。
- `squeeze`：是否将单列分组的结果转换为 Series，默认为 `False`。
- `observed`：针对分类变量，如果为 `True`，则只对观察到的分类变量进行分组，否则对所有可能的分类变量进行分组。

示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]
})

# 按照 A 列分组，并计算每组的均值
grouped = df.groupby('A').mean()

print(grouped)

输出结果：

            C    D
A                
bar  4.000000  5.333333
foo  4.666667  5.000000

以上代码将 DataFrame 按照 A 列进行分组，然后对每组的 C 和 D 列求均值。