数据框分组与聚合函数

# 1. 理解数据框分组的概念

数据框（Data Frames）在数据分析与处理中扮演着至关重要的角色。它类似于数据库中的表格，能够以行列的形式存储数据，并为我们提供了丰富的操作函数。数据框中的数据可以按照某种特定的条件进行分组，从而进行聚合分析。

## 1.1 什么是数据框？

数据框是一种二维数据结构，由行和列组成，类似于电子表格或关系数据库中的表。每列可以包含不同的数据类型（整数、字符串、浮点数等），而且可以轻松处理缺失值。

## 1.2 数据框分组的作用及优势

数据框分组能够根据指定的条件将数据进行分类，以便后续进行聚合、计算统计量等分析。通过数据框分组，我们可以更清晰地了解数据的特征和规律，进行更深入的数据分析。

## 1.3 数据框分组的基本操作方法

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库提供的 groupby 函数对数据框进行分组。通过指定一个或多个分组条件，将数据框分成若干组，然后可以对每组数据进行操作和分析。接下来，让我们深入了解分组函数的使用方法和技巧。

# 2. 介绍分组函数

数据框中的分组函数是数据处理和分析中非常重要的工具。通过分组函数，我们可以对数据框中的数据进行分组汇总和计算，从而实现更深入的数据分析和挖掘。在本章中，我们将介绍常用的分组函数、它们的作用和使用场景，以及如何在数据框中应用这些分组函数。让我们深入了解吧！

# 3. 使用 groupby 进行数据框分组

在数据处理和分析中，经常需要对数据进行分组以便进行更深入的统计和分析。Pandas 提供了强大的 `groupby` 函数，可以实现对数据框的灵活分组操作。让我们一起来了解如何使用 `groupby` 进行数据框分组。

#### 3.1 groupby 方法的参数与用法

`groupby` 方法是 Pandas 中关键的分组函数，其参数包括：
- **by**：指定按照哪些列进行分组，可以是单个列名、多个列名或函数。
- **axis**：指定分组的方向，0表示按行进行分组，1表示按列进行分组。
- **level**：在多级索引时指定在哪一级别进行分组。
- **as_index**：指定是否将分组的列作为索引，默认为 True。

#### 3.2 演示如何通过 groupby 对数据框进行分组

让我们通过一个示例来演示如何使用 `groupby` 对数据框进行分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Department': ['HR', 'Finan