GroupBy技术
分组运算的第一步就是将数据按照一定的要求拆分成多个组，第二步是将函数应用到各个分组，第三步，将这些结果合并。下图大致说明了这个过程。
拆分-应用-合并
比如对于一个DataFrame，想按key1分组，并计算data1列的平均值。一种简单的做法就是使用GroupBy：
grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])
grouped是一个GroupBy对象，只是按照要求，对df按key1分组，取出了data1列的值。然后，我们就可以对grouped.mean()即可计算分组的平均值。grouped.size()会返回分组大小的Series。
对分组进行迭代
GroupBy对象是支持迭代的，所以：
for (k1,k2),group in df.groupby(['key1','key2']):
print k1,k2
print group
k1,k2对应key1，key2。
迭代GroupBy对象
有趣的是可以把这个数据片段做成字典：
pieces = dict(list(df.groupby('key1')))
pieces['b']
#就可以得到按照key1分组后，key1=b的数据了。
选取一个或一组列
对于由DataFrame产生的GroupBy对象.如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的。也就是说:
df.groupby('key1')['data1']
df['data1'].groupby(df['key1'])
两者达到的效果是相同的。
通过字典或Series进行分组
假设已知一个DataFrame，并且知道abcde分别对应几种颜色，要求按照颜色分组，应该如何去做？
mapping = {'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'}其实，只需将字典传给groupby即可：
by_column = people.groupby(mapping,axis=1)而Series也可以：
map_series = Series(mapping)然后把map_series传给groupby达到的效果是一样的。
通过函数进行分组
比如希望对上面的people按人名的长度分组，只需要传入len函数就可以了：people.groupby(len).sum()
而且函数可以跟数组，列表，字典，Series这些混合使用，相当灵活。
根据索引级别分组
层次化索引数据集可以通过level根据索引的级别聚合。
根据索引级别分组
数据聚合
当你自己构造了一个函数，并想用在groupby上时，可以使用aggregate或agg方法:grouped.agg(peak_to_peak)
一些方法
面向列的多函数应用
如果想对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数。
一组函数
默认使用的列名标识性不是很好，可以使用(name,function)元组组成的列表，则name会被作为列名了。如下：
(name,function)
对于DataFrame，你还可以定义一组应用于全部列的函数，或不同的列使用不同的函数。假设想要对tip_pct和total_bill列计算三个统计信息：
对多个列使用函数
另外，想对不同的列使用不同的函数（这是很常见的情况），需要往agg传入一个从列名映射到函数的字典：
不同的列使用不同的函数
以“无索引”的形式返回聚合数据
到目前为止.所有示例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引(可能还是层次化的).由于并不总是需要如此，所以你可以向groupby传入as_index=False以禁用该功能:
tips.groupby(['sex','smoker'],as_index = False).mean()
总结
这节主要是对数据通过groupby进行分组，然后通过传入函数来返回聚合数据。
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