groupby的函数定义：
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
- by :接收映射、函数、标签或标签列表；用于确定聚合的组。
- axis : 接收 0/1；用于表示沿行(0)或列(1)分割。
- level : 接收int、级别名称或序列，默认为None；如果轴是一个多索引(层次化)，则按一个或多个特定级别分组。
- as_index：接收布尔值，默认Ture；Ture则返回以组标签为索引的对象，False则不以组标签为索引。
其他的参数解释就看文档吧：链接：pandas.DataFrame.groupby 介绍文档
所见 1 ：日常用法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Gender' : ['男', '女', '男', '男', '男', '男', '女', '女', '女'],
'name' : ['周杰伦', '蔡依林', '林俊杰', '周杰伦', '林俊杰', '周杰伦', '田馥甄', '蔡依林', '田馥甄'],
'income' : [4.5, 2.9, 3.8, 3.7, 4.0, 4.1, 1.9, 4.1, 3.2],
'expenditure' : [1.5, 1.9, 2.8, 1.7, 4.1, 2.5, 1.1, 3.4, 1.2]
})
#根据其中一列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender']).mean()
#根据其中两列分组
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name']).mean()
#只对其中一列求均值
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'])['income'].mean()
输出示例：
所见 2 ：解决groupby.sum() 后层级索引levels上移的问题
上图中的输出二，虽然是 DataFrame 的格式，但是若需要与其他表匹配的时候，这个格式就有些麻烦了。匹配数据时，我们需要的数据格式是：列名都在第一行，数据行中也不能有 Gender 列这样的合并单元格。因此，我们需要做一些调整，将 as_index 改为 False ，默认是 Ture 。
#不以组标签为索引，通过 as_index 来实现 df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).mean()
输出：
所见 3 ：解决groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题
在所见 2 中我们知道，使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引，但是后来在使用 groupby.apply() 时发现，as_index 参数失去了效果。如下例所示：
# 使用了 as_index=False，但是从输出结果中可见没起到作用 df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income'])) df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式
输出：
解决办法： 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index()
# 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index() df_apply = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False).apply(lambda x: sum(x['income']-x['expenditure'])/sum(x['income'])) df_apply = pd.DataFrame(df_apply,columns=['存钱占比'])#转化成dataframe格式 df_apply_index = df_apply.reset_index()
输出：
所见 4 ：groupby函数的分组结果保存成DataFrame
所见 1 中的输出三，明显是 Series ,我们需要将其转化为 DataFrame 格式的数据。
#只对其中一列求均值，并转化为 DataFrame
df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean()
df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式
df_expenditure_mean.rename(columns={'income':'收入均值'}, inplace = True)
输出：
