Pandas groupby方法

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。其中，groupby方法是Pandas中非常重要的一个函数，用于按照指定的列或多列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

具体而言，groupby方法可以实现以下功能：

1. 数据分组：根据指定的列或多列对数据进行分组，将具有相同值的行归为一组。
2. 聚合操作：对每个分组进行聚合操作，如计算平均值、求和、计数、最大值、最小值等。
3. 数据转换：对每个分组应用自定义的转换函数，如标准化、归一化等。
4. 数据过滤：根据分组的某些特征进行过滤，筛选出符合条件的分组。
5. 数据统计：对每个分组进行统计分析，如计算分组的均值、方差、中位数等。

Pandas提供了多种方式来使用groupby方法，常见的用法包括：

1. 单列分组：通过指定一个列名，对数据进行分组。例如，df.groupby('column_name')。
2. 多列分组：通过指定多个列名，对数据进行多级分组。例如，df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])。
3. 分组聚合：对分组后的数据进行聚合操作，如求和、计数、平均值等。例如，df.groupby('column_name').sum()。
4. 自定义聚合函数：通过定义自己的聚合函数，对分组后的数据进行自定义的聚合操作。例如，df.groupby('column_name').agg({'column_name': 'sum'})。
5. 分组转换：对分组后的数据进行转换操作，如标准化、归一化等。例如，df.groupby('column_name').transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())。

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