处理大量数据时，经常需要对数据进行分组和汇总，groupby为我们提供了一种简洁、高效的方式来实现这些操作，从而简化了数据分析的流程。

分组聚合是什么

分组是指根据一个或多个列的值将数据分成多个组，每个组包含具有相同键值（这里的键值即用来分组的列值）的数据行。

聚合或者汇总则是指，在分组后，可以对每个组应用聚合函数（如求和、平均值、计数等），从而得到每个组的汇总信息。

准备数据

下面的示例中使用的数据采集自A股2024年1月和2月的真实交易数据。
数据下载地址：databook.top/。

导入数据：

import pandas as pd

fp = r'D:\data\2024\历史行情数据-不复权-2024.csv'

df = pd.read_csv(fp)
df = df.loc[:, ["股票代码", "日期", "开盘", "收盘", "最高", "最低", "成交量"]]
df

下面通过具体的示例演示groupby常用的使用方法。

单列聚合是指针对某一列汇总计算，比如：
针对**“股票代码”聚合，看看不同股票的开盘价和收盘价**的平均值。

# 只保留需要的列
data = df.loc[:, ["股票代码", "开盘", "收盘"]]

# 根据股票代码聚合平均值
data.groupby(by=["股票代码"]).mean()

一共5352支股票，聚合之后，红色框内的是每支股票开盘价和收盘价的平均值。

多列分组聚合时，按照groupby中by参数的顺序，依次进行分组，然后再聚合。
本次的使用的数据包含2024年1月和2月的数据，
我们先按照**“股票代码”分组，再按“月份”**分组，最后汇总信息。

聚合之前，先把日期的格式转换成月的形式：

data = df.loc[:, ["股票代码", "日期", "开盘", "收盘"]]
data["日期"] = data["日期"].str.slice(0, 7)
data

根据**“股票代码”和“日期”来聚合每支股票每个月的开盘价和收盘价**的最大值：

data.groupby(by=["股票代码", "日期"]).max()

聚合之后的DataFrame，有2个Index（索引）。

聚合汇总信息时，可以一次汇总多个信息，这样分组一次就可以了，不用每次聚合都重复调用groupby去分组。
比如，下面的示例一次汇总出每支股票每个月开盘价和收盘价的最大值，最小值，平均值：

data.groupby(by=["股票代码", "日期"]).agg(["mean", "max", "min"])

更进一步，我们还可以针对不同的列采用不同的聚合方式。
比如，对开盘价汇总最大值和平均值，对收盘价汇总最小值和平均值：

data.groupby(by=["股票代码", "日期"]).agg(
    {
        "开盘": ["max", "mean"],
        "收盘": ["min", "mean"],
    }
)

从上面聚合后数据的截图中，可以发现，聚合之后，分组用的列（比如 ["股票代码", "日期"]）变为索引。

如上所示，聚合之后返回的DataFrame，红色框内的是索引（index），蓝色框内的是列（columns）。

如果，我们希望分组聚合统计之后，分组的列（比如 ["股票代码", "日期"]）仍然作为DataFrame的列，
可以在groupby分组时使用as_index=False参数。

data.groupby(by=["股票代码", "日期"], as_index=False).agg(
    {
        "开盘": ["max", "mean"],
        "收盘": ["min", "mean"],
    }
)

这样的话，分组的列（比如 ["股票代码", "日期"]）就不会成为索引。

总的来说，groupby 函数是 pandas 库中一个非常常用的工具，它大大简化了数据处理和分析的过程，
使得用户能够更高效地洞察和理解数据。