4.4.2 使用agg方法聚合資料
4.4.4 使用transform方法聚合資料
4.5 建立透視表與交叉表
4.5.2 使用crosstab函式建立交叉表
該方法提供的是分組聚合步驟中的拆分功能，能根據索引或字段對資料進行分組。其常用引數與使用格式如下。
用groupby方法分組後的結果並不能直接檢視，而是被存在記憶體中，輸出的是記憶體位址。實際上分組後的資料物件groupby類似series與dataframe，是pandas提供的一種物件。groupby物件常用的描述性統計方法如下。
agg，aggregate方法都支援對每個分組應用某函式，包括python內建函式或自定義函式。同時這兩個方法能夠也能夠直接對dataframe進行函式應用操作。
在正常使用過程中，agg函式和aggregate函式對dataframe物件操作時功能幾乎完全相同，因此只需要掌握其中乙個函式即可。它們的引數說明如下表。
可以使用agg方法一次求出當前資料中所有菜品銷量和售價的總和與均值，如detail[['counts','amounts']].agg([np.sum,np.mean]))。
對於某個字段希望只做求均值操作，而對另乙個欄位則希望只做求和操作，可以使用字典的方式，將兩個欄位名分別作為key，然後將numpy庫的求和與求均值的函式分別作為value，如detail.agg())。
在某些時候還希望求出某個欄位的多個統計量，某些欄位則只需要求乙個統計量，此時只需要將字典對應key的value變為列表，列表元素為多個目標的統計量即可，如detail.agg())
在agg方法可傳入讀者自定義的函式。
使用自定義函式需要注意的是numpy庫中的函式np.mean，np.median，np.prod，np.sum，np.std，np.var能夠在agg中直接使用，但是在自定義函式中使用numpy庫中的這些函式，如果計算的時候是單個序列則會無法得出想要的結果，如果是多列資料同時計算則不會出現這種問題。
使用agg方法能夠實現對每乙個欄位每一組使用相同的函式。
如果需要對不同的字段應用不同的函式，則可以和dataframe中使用agg方法相同。
transform方法能夠對整個dataframe的所有元素進行操作。且transform方法只有乙個引數「func」，表示對dataframe操作的函式。
同時transform方法還能夠對dataframe分組後的物件groupby進行操作，可以實現組內離差標準化等操作。
若在計算離差標準化的時候結果中有nan，這是由於根據離差標準化公式，最大值和最小值相同的情況下分母是0。而分母為0的數在python中表示為nan。
利用pivot_table函式可以實現透視表，pivot_table()函式的常用引數及其使用格式如下。
在不特殊指定聚合函式aggfunc時，會預設使用numpy.mean進行聚合運算，numpy.mean會自動過濾掉非數值型別資料。可以通過指定aggfunc引數修改聚合函式。
和groupby方法分組的時候相同，pivot_table函式在建立透視表的時候分組鍵index可以有多個。
通過設定columns引數可以指定列分組。
當全部資料列數很多時，若只想要顯示某列，可以通過指定values引數來實現。
當某些資料不存在時，會自動填充nan，因此可以指定fill_value引數，表示當存在缺失值時，以指定數值進行填充。
可以更改margins引數，檢視彙總資料。
交叉表是一種特殊的透視表，主要用於計算分組頻率。利用pandas提供的crosstab函式可以製作交叉表，crosstab函式的常用引數和使用格式如下。
由於交叉表是透視表的一種，其引數基本保持一致，不同之處在於crosstab函式中的index，columns，values填入的都是對應的從dataframe中取出的某一列。
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