这是菜鸟学Python的第85篇原创文章
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后台有好几个小伙伴问我最近是不是偷懒了不更新文章，其实是因为我在写其他的项目比较忙，所以耽误了几天. 前面几篇讲了关于数据分析里面神器Pandas的运用，今天我们继续深入的探寻这个库，看看还有啥高级的好玩的功能。玩过数据库的同学比如SQL或者现在比较火的MongoDb都提供了一些数据的连接，过滤，转换和聚合.这些功能我们强大的Pandas竟然也提供了(逆天了)，可以非常方便的帮助我们处理复杂的数据的运算,下面我们就来一起看看吧~~
的用餐情况，里面会有很多列的选项，比如，人名，手机号，生日，点餐内容，喜欢的位置，每次几个人来等等，我们在探寻这些数据的内在关系的时候，一定要学会用分组和聚合这两个强大的功能
1.分组功能
比如我们有一组数据:年龄，性别，体重和身高的表数据:
a).比如我们按年龄分组，用groupby函数
print df.groupby('Age')
>>
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x113300810>
#看看返回是啥类型
print type(df.groupby('Age'))
>>
<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>
发现怎么没有啥东西输出呢，因为我们得到是一个GroupBy对象，里面集成很多功能，不信你可以dir()，看一下里面有很多内置的函数.
#按年龄分组取均值
#按性别分组：
b).上面是从单个维度切入分析，接着按多个维度分析，看看年龄和体重的关系
c).当分组之后列比较多，我们只想看某一列的数据,比如只看'Height'列的均值
d).统计分组之后最大值，最小值和总数
是不是非常清晰和方便啊
2.聚合功能
聚合其实就是把数据分组之后再次进行运算，上面我们用到了一些比如mean,count,max,min这些常见呢，还有一些更猛的，下面一起来看看
a).agg函数(aggregate)
这个函数可以使我们对于不同的列使用不同的函数，简直就是多面手啊
#我们对年龄分组后，我们希望对性别列进行统计个数，对身高和体重列取均值
比如我们看到:10岁的年龄段，平均身高是130cm左右,体重38斤，性别的个数用count统计，其实表明人数有3人
b).apply()函数
比如我们想计算身体质量指数(BMI),可以非常方便的用apply来自定义函数求值
#第一列是年龄
#第二列是index;0,2,5表示第0个/第2个/第5个
#第三列就是BMI指数=体重／身高的平方
然后再排序一下，从大到小排列
好了Pandas分组和聚合就讲到这里了，还有一些函数比如transform和merge,大家可以参考pandas的官方文档，以上就是分组和聚合的一些常见用法，希望大家多加练习，熟练掌握,对后面的数据分析很有帮助。若有什么问题,也可以留言讨论，后面会有一些实战的例子来加深理解和运用~~
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