pandas常用函数groupby
pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了许多方便的函数和方法来进行数据的分组和聚合操作。其中最常用的函数之一就是groupby函数，它可以按照指定的列或条件将数据分组，并对每个组进行相应的计算和处理。
groupby函数的基本语法如下：
```
upby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
```
其中，by参数用于指定分组的依据，可以是列名、列标签或者一组列标签；axis参数用于指定分组的轴向，默认为0，表示按行进行分组；level参数用于指定分组的层级；as_index参数用于指定是否将分组的标签作为结果的索引，默认为True；sort参数用于指定是否对结果
进行排序，默认为True；group_keys参数用于指定是否在结果中包含分组的标签，默认为True；squeeze参数用于指定是否对结果进行降维处理，默认为False。
通过groupby函数，我们可以实现以下常用操作：
1. 分组计数：
```
df.groupby('column_name').size()
```
该操作可以统计指定列中每个值的出现次数。
2. 分组求和：
groupby是什么函数
```
df.groupby('column_name').sum()
```
该操作可以对指定列中的数值进行求和。
3. 分组平均值：
```
df.groupby('column_name').mean()
```
该操作可以对指定列中的数值进行平均值计算。
4. 分组最大值：
```
df.groupby('column_name').max()
```
该操作可以获取指定列中的最大值。
5. 分组最小值：
```
df.groupby('column_name').min()
```
该操作可以获取指定列中的最小值。
6. 分组多个统计量：
```
df.groupby('column_name').agg(['sum', 'mean', 'max', 'min'])
```
该操作可以同时计算多个统计量，并将结果以多级索引的形式返回。
7. 通过多列进行分组：
```
df.groupby(['column_name1', 'column_name2']).size()
```
该操作可以按照多个列的值进行分组计数。
8. 自定义分组函数：
```
def group_func(x):
    # 自定义分组逻辑
    return result
df.groupby(group_func).size()
```
该操作可以根据自定义的分组函数对数据进行分组。
除了以上常用的分组操作外，groupby函数还支持其他一些高级用法，比如分组排序、分组过滤等。此外，groupby函数还可以与其他函数和方法结合使用，实现更复杂的数据处理任务。
总结一下，pandas的groupby函数是一个非常实用的数据处理工具，它可以方便地进行数据的分组和聚合操作。通过合理地使用groupby函数，我们可以快速统计数据、计算统计量、进行分组排序等操作，从而更好地理解和分析数据。

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