1. groupby函数简介
groupby函数是Python中pandas库中的一个重要函数，用于根据一个或多个列对数据进行分组。通过分组，我们可以对数据进行聚合，计数，统计等操作。该函数常用于数据分析和数据处理中。
2. groupby函数的基本语法
2.1 基本语法
groupby函数的基本语法如下：
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)其中，参数说明如下：
by：用于分组的列名/列名列表/字典/Series，默认为None。
axis：表示按列分组还是按行分组，0表示按列分组，1表示按行分组，默认为0。
level：用于按索引级别分组的级别或名称，默认为None。
as_index：表示分组后的结果是否以分组列作为索引，默认为True。
sort：表示是否对分组后的结果进行排序，默认为True。
group_keys：表示是否显示组名，默认为True。
squeeze：表示是否对分组后的结果进行压缩，默认为False。
observed：表示是否按观察到的顺序分组，默认为False。
2.2 返回值
groupby函数的返回值是一个GroupBy对象，它是一个迭代器，可以通过迭代获取各个分组的数据。
3. groupby函数的应用场景
groupby函数在数据处理和数据分析中广泛应用，以下是一些常见的应用场景：
3.1 数据聚合
通过groupby函数可以对数据进行聚合操作，例如对某一列求和、求平均值、计数等。
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 20, 35, 40],
'Salary': [5000, 6000, 4000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('Name')
# 求每个人的平均工资
average_salary = grouped['Salary'].mean()
print(average_salary)
运行结果：
Alice 4500
Bob 6500
Charlie 8000
Name: Salary, dtype: int64
通过groupby函数将数据按照“Name”列进行分组，然后使用mean函数求每个组的平均工资。