用groupby 函数之后查看分了多少个新的group

使用 `groupby` 函数后，可以通过 `ngroups` 属性查看分成了多少个新的 group，如下所示：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 使用 groupby 分组
grouped = df.groupby('A')

# 查看分成了多少个新的 group
print(grouped.ngroups)

输出结果为：

2

表示将原始数据按照 `A` 列进行分组后，得到了两个新的 group。

相关问题

dataframe使用groupby函数之后如何查看每个group

使用groupby函数之后，可以使用get_group方法查看每个group的数据。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，我们按照某一列进行分组，然后想要查看每个group的数据，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('column_name')
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，'column_name'是我们要按照哪一列进行分组的列名。

grouped是一个GroupBy对象，可以使用for循环遍历每个group，name是每个group的名称，group是每个group对应的DataFrame。

例如，如果我们按照某一列的值进行分组，得到了3个group，那么上述代码会输出3次，每次输出一个group的名称和对应的DataFrame。

聚合函数 group by

聚合函数和GROUP BY分组是SQL中非常重要的概念。聚合函数是对一组值进行操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等等。而GROUP BY则是将数据按照某个字段进行分组，然后对每个分组进行聚合函数的计算。这样可以方便地对数据进行统计和分析。

常见的聚合函数包括SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT等等。在使用聚合函数时，需要注意的是，如果SELECT语句中包含聚合函数，那么除了聚合函数外的所有字段都必须在GROUP BY子句中出现。

而GROUP BY分组则是将数据按照某个字段进行分组，然后对每个分组进行聚合函数的计算。在使用GROUP BY时，需要注意的是，如果SELECT语句中包含GROUP BY子句，那么除了GROUP BY子句中的字段和聚合函数外，其他字段都不能出现在SELECT语句中。

此外，WHERE子句和HAVING子句也是SQL中常用的筛选条件。其中，WHERE子句用于在GROUP BY之前对数据进行筛选，而HAVING子句则用于在GROUP BY之后对分组结果进行筛选。