直接舉例子+分析例子+總結來說，我先給幾個表：
學生表：student(學號，姓名，年齡，院系)；
課程表：course(課程號，課程名，學分)；
學生選課表：sc(學號，課程號，分數)；
啥時候用分組呢？
我由簡至深來談。
1、比如讓我們查詢各個課程號及相應的選課人數。
首先定位到sc表上，“各個”很明顯就是要按課程分組，group by出場了，分組後對每組去統計選課人數，聚集函數出場了。
聚集函數就是一些統計指標：求和最大值最小值均值方差count這些。
select 課程號,count(distinct 學號)
from sc
group by 課程號;
2、 比如查詢選修了3門以上課程的學生學號。
首先我們知道是定位到sc表上，再細讀一遍這句話，是選了3門以上課程的學生，那麼我們是不是要知道每一個學生選了幾門呢。當我們分析出了 “每個”“各個”“每天”等 這樣的字眼時，就知道要分組了，這時候group by就出場了。我們要先根據學生分組，分好後要去對每組做一個統計，統計什麼，統計每組有多少課程（即每個學號下有幾門課），然後過濾掉不滿足統計值的組，這就要用到having子句和聚集函數了。
select 學號
from sc
order by 課程號
having count(*)>3;
3、比如查詢平均成績大於等於90分的學生學號和平均成績。
平均成績，知道了要用到聚集函數avg()。再細讀這不是整體的平均成績，而是每個學生的平均成績，知道了要用分組group by。分組後，各組以一個學生爲單位。大於90分的學生，知道了要過濾掉小於90分的分組，having也出場了。梳理一下，就是先要分組，分組後，對每組的成績那列做一個avg的統計，最後用having+avg做一個過濾不合格分組。
select 學號,avg(grade) --select這裏返回的avg是統計指標滿足>=90的分組的
from sc
group by 學號
having avg(成績)>=90;
總結一下grouyp by
簡單來說，就是用來分組的，同時對每個組做一些統計（聚集函數）。
細說：
group by 是這樣用的。它是和聚集函數一起的。如果我們要統計每組的統計特徵（求和最大最小均值方差count），我們可以用group by，再在select裏面去統計。如果我們要根據每組的統計特徵去篩掉一些組，我們可以用group by，再在having裏面去根據統計特徵的值過濾掉一些組。
python待補充
對應到python裏就是表名.group by([列名]).agg(列名:聚集函數)。