三、變換和過濾
四、跨列分組
總結
df.groupby(分組依據)
[資料**]
.使用操作
列名的話：會根據列名中的種類進行劃分，這樣用時，列中的非重複資料較少
條件：需要時將列中根據條件進行分類後，再使用
傳入列名只是一種簡便的記號，事實上等價於傳入的是乙個或多個列，最後分組的依據來自於資料**組合的unique值，通過drop_duplicates就能知道具體的組類別
在介紹agg之前，首先要了解一些直接定義在groupby物件的聚合函式，因為它的速度基本都會經過內部的優化，使用功能時應當優先考慮。根據返回標量值的原則，包括如下函式：max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
1.使用多個函式
gb.agg(
['sum'
,'idxmax'
,'skew'
])
gb.agg(
)
在 agg 中可以使用具體的自定義函式， 需要注意傳入函式的引數是之前資料來源中的列，逐列進行計算
gb.agg(
lambda x: x.mean(
)-x.
min(
))
gb.agg([(
'range'
,lambda x: x.
max(
)-x.
min())
,('my_sum'
,'sum')]
)
變換函式的返回值為同長度的序列，最常用的內建變換函式是累計函式：cumcount/cumsum/cumprod/cummax/cummin，它們的使用方式和聚合函式類似，只不過完成的是組內累計操作
當用自定義變換時需要使用transform方法，被呼叫的自定義函式， 其傳入值為資料來源的序列 ，與agg的傳入型別是一致的，其最後的返回結果是行列索引與資料來源一致的dataframe
2. 組索引與過濾
過濾在分組中是對於組的過濾，而索引是對於行的過濾
組過濾作為行過濾的推廣，指的是如果對乙個組的全體所在行進行統計的結果返回 true 則會被保留， false 則該組會被過濾，最後把所有未被過濾的組其對應的所在行拼接起來作為 dataframe 返回。
在groupby物件中，定義了filter方法進行組的篩選，其中自定義函式的輸入引數為資料來源構成的 dataframe 本身
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