对DataFrame 和 Series 进行分组之后，会返回一个数据类型为GroupBy的对象。对数据进行分组之后，能够得到一个分组键和一个分组数据，一个分组对应的分组键是唯一的，分组是具有相同分组键的行或列的列表。
分组运算分为三个过程：
- 分组：根据一个或多个字段把数据集（DataFrame或Series）拆分成多个分组
- 应用函数：把一个函数应用到各个分组上产生一个聚合值
- 合并结果：把各个分组产生的聚合值合并到结果
一，数据分组
数据分组是通过groupby()函数实现的，这一节的内容引用于《Pandas教程 | 超好用的Groupby用法详解》，我强烈建议阅读原文，原文写的真棒。
为了后续图解的方便，采用模拟生成的10个样本数据，代码和数据如下：
company=["A","B","C"] df=pd.DataFrame({ "company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)], "salary":np.random.randint(5,50,10), "age":np.random.randint(15,50,10)
})
在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分：
group = df.groupby("company")
执行上述代码后，得到一个DataFrameGroupBy对象
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B7E2650240>
那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？python所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看：
In [8]: list(group) Out[8]: [('A', company salary age 3 A 20 22 6 A 23 33), ('B', company salary age 4 B 10 17 5 B 21 40 8 B 8 30), ('C', company salary age 0 C 43 35 1 C 17 25 2 C 8 30 7 C 49 19)]
转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：
总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段（这里是company），划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。
二，groupby 函数
对序列或DataFrame对象进行分组，返回分组之后的对象，并可以调用聚合函数获得每个分组的聚合值：
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True)
Series.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True)
参数注释：
- by：用于对序列或DataFrame进行分组，参数by最常用的值是列名或列名列表
- axis：0表示index，1表示columns，默认值是0，按照行(0)或列（1）进行拆分
- level：对于多维索引，按照索引的级别来分组，默认值是0
- as_index：对于聚合输出，返回的GroupBy对象把分组标签作为索引
- group_keys：当调用apply函数时，把分组键（group keys）作为索引来区分分组
- dropna：如果设置为True，当分组键包含NA时，把包含NA的分组键以及对应的值删除掉。
如果by是标签列表，通常是按照列值来对数据进行分组，通常用于数据框（DataFrame）中，按照分组列，对每个列的值进行聚合运算：
>>> df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
... 'Max Speed': [380., 370., 24., 26.],
... 'Max Age': [38, 30, 20, 16]})
>>> df.groupby(['Animal']).mean()
Max Speed Max Age
Animal
Falcon 375.0 34
Parrot 25.0 18
by参数除了列名和列名列表之外，还可以是mapping和function。
1，当by=函数时，函数作用于对象的索引值上，返回的结果作为分组键。如果索引列包含数据的信息，那么可以使用这种方式来做数据的聚合。
2，当by=mapping时，通过映射的值来对数据进行分组，mapping通常是Series或Dict结构。Series值的数量等同于分组对象的轴的数量，通常是行数。
举个例子，对age按照company进行分组
g=df['age'].groupby(df['company'])
这个结果其实等价于，按照company进行分组，从DataFrameGroupBy结构中选取age列
三，GroupBy对象
GroupBy对象是由函数Series.groupby() 或 DataFrame.groupby()返回的对象，GroupBy对象有两个熟悉：groups和indices。
groups是字典结构，表示所有的分组：Dict {group name -> group labels}
indices是字典结构，表示分组的索引键：Dict {group name -> group indices}，也就是groupby函数中by参数设置的字段的值。
举个例子，按照Animal字段对fd进行分组，得到GroupBy对象gb：
>>> gb = df.groupby(['Animal'])
gb的属性groups是一个字典结构，key是分组键，值是分组键对应行的索引构成的列表。
>>> gb.groups {'Falcon': Int64Index([0, 1], dtype='int64'), 'Parrot': Int64Index([2, 3], dtype='int64')}
对每个分组，可以计算聚合值，计算相关性等操作，详细操作，可以阅读官方手册 GroupBy。
1，对分组进行迭代
GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组，由分组名和分组数据构成。name是由分组键构成，分组数据是按照分组键拆分成的小分组，由分组名称（group name）可以索引GroupBy对象。
for name, group in df.groupby('company'): #print(name) print(group)
2，获得分组的数据
name是每个分组的名称，可以通过分组name来获得每个分组的数据：
gb=df.groupby('company') gb.get_group('A')
3，groups属性和indices属性
GroupBy的groups和indices属性，返回的结果都是字典类型，key是group name，value是行索引构成的数组或列表。
通过这两个属性，可以获得小组的数据：
四，分组内数据的排序
由于字典结构没有sort_values()函数，因此不能在分组之后进行排序，但是可以首先对DataFrame进行排序，然后再对DataFrame进行分组。
group=df.sort_values('salary').groupby('company') list(group)
参考文档：