前言

除开了10min入门的教程后，大概进入了高级一点的用法，这里不会按照官方教程的顺序去学习，会按照自己的想法去跳跃性的学习，有需求者选择性的阅读吧。

正文

以下是太长不看系列
主要内容：Group by

1. groupby是个object，用groupby.get_groups可获得对应df的切片
2. groupby可接受mapping dict, function, 列/行名等多种分组方式
3. 主要操作包括：Aggregation、Transformation、Filtration
4. groupby.apply()，传入参数为各组的subset矩阵，即get_groups得到的子集矩阵。

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1. Spliting

import pandas as pd
d = {'one':[1,1,1,1,1],
     'two':[2,2,2,2,2],
     'letter':['a','a','b','b','c']}
df = pd.DataFrame(d)
one = df.groupby('letter') # 按某列的值进行分组 默认是axis=0
one2 = df.groupby(['letter','one']) # 按多列的tuple对象进行分组

tmp = df.loc[:,'letter']
series_group_by = tmp .groupby(lambda x: tmp[x]) # 按值进行分组
series_ = tmp.groupby(level=0) # 按index进行分组

以上涉及到了有且仅有的两种group，分别是DataFrame.groupby与Series.groupby，两者的function大体上是一样的，但是还是有一部分的区别。而且由于Series不具有列名了，所以groupby时一般使用mapping dict或者Function去进行分组，而且接受的参数是对应的index而不是Values本身。

Difference between these

由于group后的对象是没有定义__repr__的，所以其实是看不到内部结构的，但是也有少数的接口进行access内部的结果。

# 与上代码同个terminal
one.groups # 对应的分组，返回dict
one.indices # 对应的分组内的index，返回dict，与上行相似
one.get_groups # 划重点，可以直接获取该组的DataFrame的切片

2. Applying

# 与上代码同个terminal
one.apply(lambda x: x.loc[:,'one']/x.sum(0)['one']) 
one.agg([min,max,lambda x: ';'.join([str(_) for _ in list(x)])])   # 等同于one.agg()
one.pipe() # 接收的是 接收groupby的对象的Function
one.transform() # 返回一个无分组信息后的原矩阵，当然可以加入一些修改，类似于apply

1. apply的用法比较tricky，每次传入的x是个DataFrame，也就是get_groups后取得的东西，所以需要注意如何使用和调用。以上相当于在求解每个one列在各组内的均值。也是十分常用的一个操作。
2. 秀了一下骚操作，agg同上述的apply，但是返回的对象就不太一样了，上者返回的是同等于原矩阵的df，而agg返回的是以组别为index,原列名+这里使用Function作为Multindex的特殊df。同样地，非常适合快速处理组内的矩阵subset。
3. 是为了简略f(g(h(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)，这个可以使用pipe进行管道化
4. 类似于apply,但是传入的是按组按列subset的子集，apply传入的仅仅是按组subset的子集。

剩下有许多的类似于GroupBy.count的这些，但是几乎都是基于apply、agg的扩展，所以我不打算继续赘述，但下列会列举一些独特的、有意思的实现。

one.count() # 很简单，但是自己写代码难以同等速度的实现，返回的是每个组，每列中除了NaN的计数
one.cumcount() # 返回的东西很奇怪，但其实是每个组组内的计数，从0->组内总数-1
one.ngroup() # 类似上者，但是统计的是多少个组。 （可用来看组在整体中分布/增长速度）
one.nth() #截取某几行，可用int也可用list （apply很难实现，会变成MultiIndex）

剩下的都是sum mean median std max min size ohlc等基础的功能了，而且很多DataFrame的功能它一样可以使用，例如all any describe hist quantile rank等等。

3. combining

其实说是要combining，但其实每个apply后，都会返回一个combin后的对象，所以不需要操心。
重点是要了解到apply所传入的参数是啥，以及多思考能够怎么使用，而且需要注意的是，由于DataFrame是一个类似于dict的一个高级数据结构，所以其实很多操作在DF内部使用会比取出然后再自己操作快很多。

下一章写什么好呢。。。碎碎念

Reference

1. GroupBy function
2. GroupBy object relative function