ONe在Pandas应用*中流行的功能是群比功能。我相信，几乎所有以前使用Pandas的人也一定使用群比功能。它是如此流行，因为它提供了总结，但详细的结果有效。正如潘达斯应用*医*所描述的，
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咱们指的是一个涉及以下一个或多个操作教程步骤的过程：
根据一定的准则将数据划分成组。
对每一组独立地应用一个函数。
将结果组合成数据结构。[1]
SQL中还有一个groupby函数。因此，对于在SQL方面有经验的人来探讨，用Python学习groupby函数并不是一件难事。但问题是Pandas中的groupby可以执行比在SQL中更多的分析，这使得Pandas中的groupby成为一种经常可以看见但必不可少的功能。
“灵丹妙药”中的群比之所以更强大，是因为第二步的“应用”。在SQL中，“应用”步骤中的大多数操作在统计上是相关的，如min、max、count等。然而，在Pandas中，“应用”可以执行得更多。
从潘达斯的医*那里，
在应用步骤中，咱们可能希望使用以下内容之一：
聚合：计算每个组的汇总统计数据(或统计数据)。
转换：执行一些特定于组的计算，并返回一个差不多的索引对象。
过滤：根据评估真假的分组计算，丢弃一些组.[1]
在本文中，我将介绍一些Groupby应用软件程序。这些应用软件程序不仅向我展示了从数据中获得的洞察力，而且还帮助我识别了我在分析数据方面的下一步行动。
