groupby分组技术是python常用方法之一，具体的分组方法主要包括：对分组进行迭代、选取一个或一组列、通过字典或Series 进行分组、通过函数进行分组以及根据索引级别分组等。
在过往对中，我们对分组进行迭代、选择去一个或一组列以及通过字典或Series 进行分组进行列分享，具体文章如下：
2024年07月19日
在CircuitPython的displayio库中，Group是一个类，用于管理显示上的多个显示元素，如位图（Bitmap）、形状（Shapes）、按钮（Buttons）等。通过Group，你可以组织显示内容，控制它们的层叠顺序，以及实现部分刷新，这有助于减少微控制器的工作量，提高效率。
2024年07月19日
在典型的探索性数据分析中，我们通过在某个粒度级别上划分数据集，然后在该粒度上聚合数据，以了解集中趋势，从而解决这个问题。同样，Hadley Wickham撰写的著名（必读）论文将Split-Apply-Combine策略概述为数据分析中最常见的策略之一。无论是营销细分还是任何行为研究，我们在分析过程中都会使用这种技术。
2024年07月19日
大家好，我是数据小郑。
本篇是数分常用数分必会python点 系列的第一篇：数据分组汇总。
系列内容，请看【数分必会python点】话题，订阅后文章更新可第一时间推送至订阅号。
数分工作者在python的工具使用上，pandas包肯定是天天都用，groupby是pandas包使用最为频繁的工具之一。本文主要介绍利用groupby 对数据进行拆分，选择，按照需求分组进行信息汇总。
2024年07月19日
re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。
使用Python的‘r’前缀，就不用考虑转义的问题了
我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
2024年07月19日
随着行业的发展，编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题，主要考察以下几点。
2024年07月19日
Pandas的groupby()函数是一种强大的方法，可以根据一个或多个列对DataFrame中的数据进行分组，并对分组数据应用不同的操作。它允许进行数据聚合、分组和转换，是数据分析的一个通用工具。
2024年07月19日
“split-apply-combine”（拆分-应用-合并）很好地描述了分组运算的整个过程。
分组运算的第一个阶段，pandas对象（无论是Series、DataFrame还是其他的）中的数据会根据所提供的一个或多个键被拆分（split）为多组。