python中groupby函数详解groupby是python的一个分组函数，它可以实现数据的分组及组内运算。该句表

前言

示例数据：数据

groupby是python的一个分组函数，它可以实现数据的分组及组内运算。

它的使用规则如下：

$\color{red}{data}$ (指数据的属性名称) $\color{red}{.groupby(data[属性], data[属性])}$ (指分类的属性，可以有多个) $\color{red}{.sum()}$ (对于数据的计算方式)

举例如下：

data.groupby(data['商品大类'])['金额'].sum()

该句表示计算data数据中不同类别商品金额的总值。

上述代码也可以修改为：

data['金额'].groupby(data['商品大类']).sum()

二者的意思相同，二者的输出也是一样的。

data['金额'].groupby([data["商品大类"],data["商品二级类"]]).sum()

（切记一定要将分类的属性放到一个列表中）

上述代码表示计算不同大类商品中不同二级类对应的总金额。结果如下：

时间也可用于作为分组依据。

首先将属性“支付时间”转化为可以直接使用的时间格式。

data['支付时间'] = pd.to_datetime(data['支付时间'])

然后计算每个月份的销售额。

data['金额'].groupby([data['支付时间'].dt.month]).sum()

当然，month也可以修改为day，即修改为每天

上述示例全部以sum函数为例，其实和groupby搭配使用的还有很多计算函数。