释义
groupby用来分组，调用groupby 之后返回pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy，其实就是由一个个格式为(key, 分组后的dataframe)的元组，组成的列表：
[(key1, dataframe1), (key2, dataframe2), ...]
案例
- 初始化数据，此时这个班级有2个同名的人都叫Jack
df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack'], 'stu_age': [16, 16, 15, 21]})
print(df)
stu_name stu_age
0 Tom 16
1 Tony 16
2 Jack 15
3 Jack 21
- 根据
stu_name进行分组，根据上面的释义，则可以遍历列表中的每个元组
groups = df.groupby(['stu_name'])
for v in groups:
print(v)
('Jack', stu_name stu_age
2 Jack 15
3 Jack 21)
('Tom', stu_name stu_age
0 Tom 16)
('Tony', stu_name stu_age
1 Tony 16)
显而易见，每个元素v中，v[0]是groupby的列名，v[1]就是该分组下的dataframe
groupby之后的聚合操作
groupby之后更常见的是使用各种聚合函数，如
- min：最小值
- max：最大值
- sum：总和
- mean：平均值
- median：中位数
- count：计数
- var：方差
- std：标准差
案例
- 初始化数据
df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack'], 'stu_age': [16, 16, 15, 21], 'stu_score': [99, 1, 1, 0]})
stu_name stu_age stu_score
0 Tom 16 99
1 Tony 16 1
2 Jack 15 1
3 Jack 21 0
- 以名字分组，并对分组后的年龄、成绩求和（例子不具备显示意义，仅做演示）
sum_df = df.groupby(['stu_name']).sum()
print(sum_df)
stu_age stu_score
stu_name
Jack 36 1
Tom 16 99
Tony 16 1
groupby之后直接调用聚合函数，会对所有的列进行聚合操作，但有些时候需要在分组后对多个列进行不同的聚合操作，比如groupby之后，年龄求和，分数求平均值，这时候就需要使用agg函数
groupby之后使用agg函数
- 沿用上面的原始数据，以名字分组，分组后年龄求和，成绩求平均值
agg_df = df.groupby(['stu_name']).agg({'stu_age': 'sum', 'stu_score': 'mean'})
print(agg_df)
stu_age stu_score
stu_name
Jack 36 0.5
Tom 16 99.0
Tony 16 1.0
可以看出如果groupby后要对分组内所有的列都进行一样的操作，那直接调用相关的聚合函数即可，如果是分组后不同的列进行不同的聚合操作，则可以直接采用agg函数。