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前言分组原理
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核心：
1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。
2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。
对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：
1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。
2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。
3.将函数计算后的结果聚合。
1 分组模式及其对象
1.1 分组的一般模式
三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果
df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
1.2 分组依据的本质
1.3Groupby 对象
通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:
通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:
当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:
1.4 分组的三大操作
分组的三大操作:聚合、变换和过滤
2.聚合函数
2.1内置聚合函数
包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
2.2agg 方法
【a】使用多个函数
当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。
【b】对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。
【c】使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算
【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数
3 变换和过滤
3.1 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。
3.2 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
首先查看python当前版本，在此用win10 系统举例：
查看当前python版本
⌘+ R ---- 输入 cmd（回车）---- 输入python 查看
2.卸载当前python
全部程序中，找到python当前版本（带有32/64bit的图标），右键卸载，点击uninstall，等待
3.安装最新版本的python
打开python官网 ：
点击Downloads ----windows ------找到对应版本的Windows x86-64 executable installer文件下载。
运行下载的文件，选中 Add python to Path ------ install now
最后，重复步骤1，查看当前版本，即完成
#encoding=utf-8
def getRows():
names = ["A", "B"]
rows = [
[1, 'm'],
[2, 'm'],
[3, 'q'],
[3, 'q'],
[2, 'q'],
[1, 's'],
[4, 's'],
[2, 's'],
[1, 's'],
[3, 'm']
]
rs = []
for row in rows:
rs.append(dict(zip(names, row)))
return rs
def count():
rs = getRows()
# 取所有B=m的行
rs = [r for r in rs if r["B"] == 'm']
rs = sorted(rs, key=lambda r: r["B"])
# 计算数量
result = {}
for r in rs:
if r["A"] in result:
result[r["A"]] += 1
else:
result[r["A"]] = 1
return result
print count()
groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组。
根据 A , B 列进行分组，然后求和。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0 。
当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合。
设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。
分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。
聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。
聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。
同样，也可以传入匿名函数。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。
可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。
