导语：
pandas的groupby是数据处理中一个非常强大的功能。首先，以species分组创建一个groupby的object。比如，我想要按组计算均值，那么就用mean()函数。groupby还有一个超级棒的用法就是和聚合函数agg连起来使用。八、使用自定义函数更骚的是，我们还可以自定义函数，也都是可以的。当然如果想更简洁，也可以使用lambda函数。
大家好，我是东哥。
本篇是pandas100个骚操作系列的第14篇：groupby的 8 个常用骚操作！
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pandas的groupby是数据处理中一个非常强大的功能。虽然很多同学已已经非常熟悉了python中groupby函数的用法，但有些小技巧还是要和大家普及一下的。
为了给大家演示，我们采用一个公开的数据集进行说明。
随机采样5条，数据是长这样子的。
因为是分组功能，所以被分的对象肯定是类别型的。在这个数据里，这里我们就以species进行分组举例。
首先，以species分组创建一个groupby的object。这里单独生成groupby对象是因为后面会反复用到，其实用的熟练了直接链接起来就可以了。
一、创建频率表
假如我想知道每个species类中的数量有多少，那么直接使用groupby的size函数即可，如下。
二、计算常用的描述统计量
比如，我想要按组计算均值，那么就用mean()函数。
默认情况下如果没有限制，那么mean()函数将对所有变量特征计算均值。如果我希望只计算某一个变量的均值，可以指定该变量，如下所示。
同理，其它描述性统计量min、max()、medianhe和std都是一样的用法。
三、查找最大值（最小值）索引
如果我们要查找每个组的最大值或最小值的索引时，有一个方便的功能可以直接使用。
如何应用呢？
比如我们想查找每组sepal_length最大值对应的整条记录时，就可以这样用。注意，这里是整条记录，相当于按sepal_length最大值这个条件进行了筛选。
四、Groupby之后重置索引
很多时候，我们在groupby处理后还要进行其他操作。也就是说，我们想重置分组索引以使其成为正常的行和列。
第一种方法可能大家常用，就是通过reset_index()让乱序索引重置。
但其实，还有一个看上去更加友好的用法。可以在groupby的时候就设置as_index参数，也可以达到同样效果。
五、多种统计量汇总
上面都是单个统计量的操作，那如果我想同时操作好几个呢？
groupby还有一个超级棒的用法就是和聚合函数agg连起来使用。
在agg里面，我们只要列出统计量的名称即可，便可同时对每个列进行多维度统计。
六、特定列的聚合
我们也看到了，上面是的多个操作对于每个列都是一样的。实际使用过程中，我们可能对于每个列的需求都是不一样的。
所以在这种情况下，我们可以通过为不同的列单独设置不同的统计量。
7、NamedAgg命名统计量
现在我又有新的想法了。上面的多级索引看起来有点不太友好，我想把每个列下面的统计量和列名分别合并起来。可以使用NamedAgg来完成列的命名。
因为NamedAgg是一个元组，所以我们也可以直接赋值元组给新的命名，效果一样python中groupby函数的用法，但看上去更简洁。
)
八、使用自定义函数
上面agg聚合函数中我们都是通过添加一个统计量名称来完成操作的，除此之外我们也可直接给一个功能对象。
不仅如此，名称和功能对象也可一起使用。
更骚的是，我们还可以自定义函数，也都是可以的。
当然如果想更简洁，也可以使用lambda函数。总之，用法非常灵活，可以自由组合搭配。
以上就是使用groupby过程中可能会用到的8个操作，如果你熟练使用起来会发现这个功能是真的很强大。
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