python pandas groupby

`pandas` 的 `groupby` 函数是一种非常有用的数据分析工具，它允许将数据按照某些条件分组，并对每个分组进行操作。

使用 `groupby` 函数，您可以按照一个或多个列对数据进行分组，并对每个分组应用一些函数，如求和、平均值、计数等。此外，`groupby` 函数还支持对分组后的数据进行迭代、过滤和转换等操作。

下面是一个示例代码，它按照 `A` 列的值对数据进行分组，并对每个分组求和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
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, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 按照 A 列的值对数据进行分组，并对每个分组求和
grouped = df.groupby('A').sum()

print(grouped)

输出结果为：

       C    D
A           
bar   12  120
foo   24  255

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含四列的数据集 `df`，然后使用 `groupby` 函数按照 `A` 列的值对数据进行分组，并对每个分组的 `C` 和 `D` 列进行求和，最终得到了一个包含两行两列的数据框 `grouped`。