01 日常需求
今天我们继续对Python中pandas包进行学习。
在我们的日常生活中，常常会出现一些需求，比如：
各品种冬枣的平均大小是多少？
各班级学生的语文最高分是多少？
各品牌手机的最高最低价格是多少？
等等
在这些需求中，都出现了分组统计的影子，对于小数据量，我们可以手动计算或者进入excel表计算，但对于大数据量的分组运算，就需要Python出马了。
02 出镜率极高的groupby
在Python中，分组聚合函数是groupby，它的执行原理很简单：
- 分拆，将数据按照规定的列进行拆分，比如按照班级名拆分
- 应用，将拆分后的数据应用于某个指定函数，比如求平均值，这个函数可以是内置的，也可以是自定义的
- 汇总，将计算结果汇总在一起，作为最终结果
今天的练习主要针对groupby后的分组数据进行聚合，分为一下三点练习
- 调用内置函数，如min(), max() mean()
- 调用自定义函数，函数自定义好之后，使用agg()调用即可，可以调用多个函数，如agg([func1,func2])，func可以是内置的，内置时需要加引号，agg()只能针对一维数组
- 使用apply()可以调用更复杂的自定义函数，如排序、取前n个值等
03 练习代码
同样地，为了更好的排版和可视化效果，我将代码放在了github上，代码中详细讲解了groupby的运行规则和具体使用方法，欢迎朋友们点击查看交流。
练习代码
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