pandas groupby函数

Pandas中的groupby函数是一个非常重要的函数，它可以用于按照某个列或多个列进行分组。groupby函数，可以将数据集按照定的列进行分组，并且可以对每个分组进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。

使用groupby函数时，首先需要将DataFrame对象传入该函数，并指定要按照哪个列进行分组。例如，可以使用`grouped = df.groupby('category')`来按照'category'列进行分组，其中`df`是一个DataFrame对象，'category'是其中的一列名字。

groupby函数返回的是一个GroupBy对象，可以通过打印该对象来查看分组的结果，例如`print(grouped)`。此外，可以通过`type(grouped)`来查看grouped对象的类型，可以发现它是一个pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy对象。

如果想了解更多关于pandas中groupby函数的详细用法，可以参考Pandas官网关于pandas.DataFrame.groupby和pandas.Series.groupby的介绍，官网上提供了更详细的文档和示例代码供参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas之groupby函数](https://blog.csdn.net/TSzero/article/details/115430661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深入理解Pandas的groupby函数](https://blog.csdn.net/u013481793/article/details/127158683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]