梦是一种欲望，想是一种行动。梦想是梦与想的结晶。当心灵趋于平静时，精神便是永恒！把欲望降到最低点，把理性升华到最高点，你会感受到：平安是福，清新是禄，寡欲是寿！
pandas中的DataFrame中可以根据某个属性的同一值进行聚合分组，可以选单个属性，也可以选多个属性：
代码示例：
import pandas as pd
A=pd.DataFrame([['Beijing',1.68,2300,'city','Yes'],['Tianjin',1.13,1293,'city','Yes'],['Shaanxi',20.56,3732,'Province','Yes'],['Hebei',18.77,7185,'Province','No'],['Qinghai',72,560,'Province','No']],columns=['Name','Area','Population','Administrative_level','Have 985'])
for name,group in A.groupby('Administrative_level'):
print(name)
print(group)
for name,group in A.groupby(['Administrative_level','Have 985']):
print(name)
print(group)
先产生一个dataframe，如表所示
| Name | Area | Population | Administrative_level | Have 985 |
| Beijing | 1.68 | 2300 | city | Yes |
| Tianjin | 1.13 | 1293 | city | Yes |
| Shaanxi | 20.56 | 3732 | Province | Yes |
| Hebei | 18.77 | 7185 | Province | No |
| Qinghai | 72 | 560 | Province | No |
先按照行政级别一个属性划分，再按照行政级别和是否有985高校两个属性划分，结果如下：
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python中的groupby分组功能的实例代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
本文Python中的groupby分组功能的实例代码到此结束。只要认为是对的就去做，坚持去做，不要在乎别人的看法，哪怕是错，至少你有去做过证明曾经你努力过。小编再次感谢大家对我们的支持！
