groupby()

`groupby()` 是Python中pandas库中的一个函数，用于对数据进行分组。它可以根据指定的列或者多列对数据进行分组，并可以对分组后的数据进行聚合操作，如求和、平均值等。

使用`groupby()`函数的基本语法如下：

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

其中，参数说明如下：

- by：指定要分组的列名，可以是单个列名或者多个列名的列表。
- axis：指定沿着哪个轴进行分组，0表示沿着行方向分组，1表示沿着列方向分组。
- level：指定要分组的层级。
- as_index：指定是否将分组后的列作为索引。
- sort：指定是否按照分组的键进行排序。
- group_keys：指定是否在分组后的结果中包含分组的键。
- squeeze：指定是否在分组后的结果中去除单层索引。
- observed：指定是否在分组时包含所有观测值。

使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Tom'],
        'age': [20, 21, 22, 22, 21, 20],
        'gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M'],
        'score': [80, 85, 90, 88, 92, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照name列进行分组，并计算每组的平均分数
grouped = df.groupby('name')['score'].mean()
print(grouped)

输出结果如下：

name
Jack    86.5
Tom     89.0
Name: score, dtype: float64

以上代码中，首先创建一个DataFrame，然后使用`groupby()`函数按照name列进行分组，并计算每组的平均分数。最后输出分组后的结果。