1.GroupBy的使用场景和使用方法2.GroupBy分割、应用和组合的操作内涵3.GroupBy对象的遍历
今天这一集我们开始介绍Pandas中对数据进行处理的一个高逼格的方法：GroupBy。
【妹子说】别说的这么厉害，我只问，这个是干嘛滴
好，我举一个使用场景吧，科学家用不同的测量方法，测出了行星的质量、距离、轨道周期等等，就如同下面的代码所示：
注意一下，这里的seaborn库是一个新的第三方库，我们用它来获取数据，我们在命令行下用pip3 install seaborn就能实现自动安装。
好的，我问你，我要你对使用相同method测出来的distance进行求平均值，你要怎么求？
【妹子说】额，莫不是就要用到你说的GroupBy？
对，我们来做个示范：
可以类比的是，他得到了一个SeriesGroupBy对象，也是一个中间变量。
回到前面提的问题，获取了分组，如果我们想在此基础上求各个不同方法测得的distance的平均值，就非常简单了。
这里可以使用的方法很广，包含了一般的统计方法：求和、求均值、求中位数、方差、累和、最值等常用方法。
自然，describe方法也是可以在此使用的。
用一下我们之前讲过的unstack方法将这个多重索引的Series对象转换成DataFrame对象，可读性更强：
我们通过GroupBy方法获得的DataFrameGroupBy对象可以直接按分组进行迭代，每一轮迭代返回的对象是一个二元元组，包括对应的分组组名和这个组对应的DataFrame片段。
