pandas.Series.groupby

Series.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)

使用mapper的组系列（dict或key函数，将给定函数应用于组，将结果返回为系列）或通过一系列列。

参数：

by：映射函数/函数列表，dict，Series或tuple /

列名列表。在对象索引的每个元素上调用以确定组。如果传递了dict或Series，那么将使用Series或dict VALUES来确定组

axis：int，default 0

level：int，级别名称或序列，默认值为None

如果轴是MultiIndex（分层），则按特定级别分组

as_index：boolean，default True

对于聚合输出，返回具有组标签作为索引的对象。仅与DataFrame输入相关。as_index = False实际上是“SQL风格”的分组输出

sort：boolean，default True

排序组键。关闭此功能可获得更好的性能。注意这不影响每个组内观察的顺序。groupby保留每个组中的行的顺序。

group_keys：boolean，default True

当调用apply时，添加组键以索引以标识片段

squeeze：boolean，default False

如果可能，减小返回类型的维数，否则返回一致的类型

返回：

GroupBy对象

例子

DataFrame结果

>>> data.groupby(func, axis=0).mean()
>>> data.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].mean()

带有层次索引的DataFrame

>>> data.groupby(['col1', 'col2']).mean()