上周一道Pandas中分组聚合groupby()函数用法的基础题

大家好，我是袜子。

一、摘录

年前几天在Python最强王者沟通群有个叫【Chloé】的Twitter问了一个关于Pandas中的groupby变量的关键问录，这里拿出来给大家互动下，独自研修。

这个Twitter在荷兰留美，所以问到是中的文名的，当然了中的文名看似也都能，看起来二级中的文名基础，也看得懂，觉得不行，在线翻译一下也关键问录很大了。

二、妥善解决操作过程

这里假定【dcpeng】保镖和【年底神灵】的解答。

【dcpeng】的解答

gruopby是组的字面，这个我们都知道。python中的groupby变量主要的起到是来退行原始数据的组以及组后的组内整数！

对于原始数据的组和组整数主要是特指groupby变量的应用，实际变量的比赛规则如下：

df.groupby([df[特性],df[特性])(特指形态学的特性，原始数据的Type-B定语，可以有多个).mean()(对于原始数据的量度作法——变量重新命名)

如上图上图，年前面是没关键问录的，右方有个区域内他的二阶看起来关键问录，好在有【年底神灵】补充，独自来是不是吧！

【年底神灵】的解答

从这个MLT-可以看出来运用于driver_gender奇科对data来退行支链后再对search_conducted奇科来退行组割地。.sum()就是割地变量，对特指定原始数据奇科来退行相加。

下面【dcpeng】保镖显然这个search_conducted是个变量，其实不是，它是特指形态学的特性，原始数据的Type-B，search_conducted是实际的奇科，需要结合原始数据提示。其实说白了，就只是针对组后的search_conducted奇科来退行sum割地。

【年底神灵】在这里还多了一些拓展，下文如下图上图。

此图一出，小冒险者直呼好家伙，确实太清晰了，一目了然！

三、总结

大家好，我是Python退阶者。这文中基于Twitter问到，针对Pandas中的组支链groupby()变量用语的基础录关键问录，假定了实际说明和幻灯片，顺利地帮助Twitter妥善解决了关键问录。

总的来说，python中的groupby变量主要的起到是来退行原始数据的组以及组后的组内整数！对于原始数据的组和组整数主要是特指groupby变量的应用，实际变量的比赛规则如下：

df.groupby([df[特性],df[特性])(特指形态学的特性，原始数据的Type-B定语，可以有多个).mean()(对于原始数据的量度作法——变量重新命名)

之后答谢Twitter【Chloé】问到，答谢【年底神灵】和【dcpeng】保镖假定的示例和代码支持，答谢Twitter【冫马在讠变成】、【Zhang Zhiyu】、【PI】、【东哥】、【艾希·觉罗】、【༺ཉི།།与颂歌同行ཉྀ༻】、【Toria D.】、【༺⃰ཊ⃰-听风-ཏ⃰༻⃰】等人参与研修沟通。

小冒险者，快快用系统化一下吧！如果在研修操作过程中的，有遇到任何关键问录，喜爱加我好友，我拉你退Python研修沟通群协同概述研修。

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