不是groupby表达式（ora00979不是group by表达式）

简介:

在数据分析和处理中，我们经常会遇到需要对数据进行分组和汇总的情况。在Python的pandas库中，有一个非常方便的函数可以实现这一功能，那就是groupby函数。本文将详细介绍groupby函数的用法。

多级标题:

一级标题: groupby函数的基本用法

二级标题: 根据一列进行分组

三级标题: 对分组进行汇总计算

内容详细说明:

groupby函数是pandas库中一个非常强大的函数，它可以将数据根据指定的列进行分组，然后对每个分组进行汇总计算。下面会通过具体的例子来详细介绍groupby函数的用法。

首先，我们需要导入pandas库，并读取一个包含学生信息的数据集。假设数据集包含两列，一列是学生姓名，一列是学生的年龄。我们想要根据学生的年龄进行分组，并计算每个年龄分组的学生人数。

`import pandas as pd`

`data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小明', '小红'],

'年龄': [18, 19, 18, 20, 19]}`

`df = pd.DataFrame(data)`

首先，我们可以使用groupby函数根据年龄这一列进行分组。

`grouped = df.groupby('年龄')`

接下来，我们可以使用count函数对每个分组进行计数。这将得到每个年龄分组的学生人数。

`count = grouped.count()`

最后，我们可以打印计数结果。

`print(count)`

运行以上代码，我们会发现每个年龄分组的学生人数被打印出来了。

通过以上例子，我们可以看出groupby函数的基本用法。它可以根据指定的列将数据进行分组，并对每个分组进行汇总计算。在实际应用中，我们可以利用groupby函数进行更加复杂的数据分析和处理。

总结:

本文介绍了groupby函数的基本用法。通过groupby函数，我们可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行汇总计算。这个函数在数据分析和处理中非常有用，在实际应用中可以发挥其强大的功能。希望本文对你理解和使用groupby函数有所帮助。