小白：Mr.林，基本統計分析我已經會了，現在我想按性別分組統計下用戶數，以及按性別分組統計用戶的平均年齡，那我該如何做呢？
Mr.林：在Pandas中，對數據進行分組統計需要使用groupby函數。
我們繼續使用導入使用的案例數據進行學習，輸入以下代碼：
1import pandas
2data = pandas.read_csv(
3'D:/D/data.csv',
4 engine='python',
5 encoding='utf8'
6)Mr.林：執行後，在變量瀏覽窗口中就可以看到剛導入的data變量了，雙擊打開data變量，就可以得到下面這張表。
先來統計按性別分組的用戶數，輸入以下代碼
1data.groupby('gender').count()得到的結果如下所示
1 id reg_date id_num birthday age
2gender
3女 4316 4316 4316 4316 4316
4男 54785 54785 54785 54785 54785然後再來統計按性別分組的平均值，輸入以下代碼
1data.groupby('gender').mean()得到的結果如下所示
1 id age
2gender
3女 149779.770853 30.392493
4男 149833.467829 26.979629小白：我發現了一個問題，它又根據所有能統計的列都統計了結果。如果我只是僅僅希望按性別分組統計下用戶數，以及按性別分組統計用戶的平均年齡，那我該如何做呢？
Mr.林：這個時候可以使用groupby與agg函數組合進行統計。
還是先來按性別分組統計id的數量，也就是用戶數，輸入以下代碼
1data.groupby('gender')['id'].agg('count')
執行後，得到的結果如下所示
1gender
2女 4316
3男 54785然後再來按性別分組統計年齡的平均值，輸入以下代碼
1data.groupby('gender')['age'].agg('mean')執行後，得到的結果如下所示
1gender
2女 30.392493
3男 26.979629小白：啊哈！棒棒噠！
小白突然又想到一個問題：那我能不能在性別分組的基礎上，再加入一個分組列，比如將註冊日期加到分組列裏？
Mr.林：這可以有，只要在gender前面再加入reg_date，如果還有其他分組列可以繼續加入，用逗號分隔即可，輸入以下代碼
1data.groupby(['reg_date','gender'])['id'].agg('count')
執行後，得到的結果如下所示
1reg_date gender
22011/1/1 男 10
32011/1/10 女 6
4 男 160
52011/1/11 女 15
6 男 165
72011/1/12 女 19
8 男 132
92011/1/13 女 16
10 男 167
112011/1/14 女 13
12 男 194
13.........................小白繼續追問道：那我能不能對多個列進行統計呢？現在只對id列進行統計，如果再把age列加進來，可以麼？
Mr.林：這個同樣可以有，不過如果還是計數的話，對id、age兩列統計的結果是一樣的，我們換成平均值統計試試，輸入以下代碼
1data.groupby(['reg_date','gender'])['id','age'].agg('mean')
執行後，得到的結果如下所示
1 id age
2reg_date gender
32011/1/1 男 100008.600000 29.200000
42011/1/10 女 101276.500000 36.333333
5 男 101295.262500 26.862500
62011/1/11 女 101617.400000 31.400000
7 男 101590.054545 26.636364
82011/1/12 女 101897.157895 28.157895
9 男 101874.174242 26.500000
102011/1/13 女 102122.625000 30.562500
11 男 102153.694611 27.101796
122011/1/14 女 102461.153846 32.384615
13 男 102482.067010 26.974227
14.........................小白：太棒了，我還有個疑問，groupby那裏跟後面id、age的中括號是什麼意思呀？
Mr.林：中括號代表列表的意思，下次再詳細告訴你，今天就到這，小白你回去要多多練習，多敲代碼。
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