分组函数python
    分组函数是在数据分析中常用的函数之一，它可以对数据进行分组，然后根据每个组的特定条件进行聚合计算。在Python中，我们可以使用pandas库的groupby函数来实现分组函数的功能。
    例如，我们有一份销售数据，包括商品名称、销售日期、销售数量和销售金额等信息。我们想要按照商品名称进行分组，然后计算每种商品的总销售数量和总销售金额。代码如下：
    ```
    import pandas as pd
    # 读取数据
    data = pd.read_csv('sales_data.csv')
    # 按照商品名称进行分组
    grouped_data = upby('商品名称')
    # 计算每种商品的总销售数量和总销售金额，并输出结果
    result = grouped_data.agg({'销售数量': 'sum', '销售金额': 'sum'})
    print(result)
    ```
    运行结果如下：
    ```
    销售数量    销售金额
    商品名称
    商品A    1000  10000.0
    商品B    2000  20000.0
    商品C    3000  30000.0
groupby是什么函数
    ```
    在上面的代码中，我们首先使用pandas库的read_csv函数读取了销售数据，并将其存储在一个DataFrame中。然后，我们使用groupby函数按照商品名称进行分组，并将分组后的数据存储在grouped_data变量中。
    接下来，我们使用agg函数对每个分组进行聚合计算。agg函数的参数是一个字典，其中键是要计算的列名，值是要使用的聚合函数。在本例中，我们指定了两个键值对，分别计算销售数量和销售金额的总和。
    最后，我们将计算结果输出到控制台上。在输出结果中，我们可以看到每种商品的总销售数量和总销售金额。

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