在資料分析時，分組也是一個常用的功能，比如分别統計每個月的股票波動率、每個部門的人數、每個季度的利潤等等。在Pandas中提供了 groupy groupby
- 拆分，依據指定的規則将資料拆分為不同的組合。
- 執行函數，将一個方法相對獨立地在每個組合上執行。
- 組合，将每個組合上執行的結果組合到一個結果集中。
下面我們以圖中的資料來示範上述各項功能。
1、分組
使用
groupby
方法，将
df3
進行分組，并使用
list
檢視分組的内容。
g1 = df3.groupby("E")
g1
list(g1) 可以看到，分組實際上是将指定分組的列不同值作為
key
（預設忽略
np.nan
，可以使用
dropna=False
配置修改），再将dataframe中相應的資料拆分出來作為其
value
。
2、求和示例
分組後的對象，可以使用多種内置聚合函數，比如求和
sum
、平均值
mean
、标準差
std
等。本例對分組後的對象
g1
進行求和，計算根據
E
列分組後，其他各列求和的結果。
也可以計算指定列的求和結果，比如隻計算
A
列的和。