pandas中groupby用法详解是什么呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧!
在Pandas中，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等主要运用groupby完成。
Groupby的基本原理：
在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分：
In [5]: group = data.groupby("company")
将上述代码输入ipython后，会得到一个DataFrameGroupBy对象
In [6]: group
Out[6]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>
那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看：
In [8]: list(group)
Out[8]:
[('A', company salary age
3 A 20 22
6 A 23 33),
('B', company salary age
4 B 10 17
5 B 21 40
8 B 8 30),
('C', company salary age
0 C 43 35
1 C 17 25
2 C 8 30
7 C 49 19)]
转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：
总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。
以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。
