Pandas Groupby/Grouper按起始索引值分组

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的Groupby和Grouper是Pandas中用于按照指定条件进行分组的函数和对象。

Groupby函数可以根据指定的列或条件将数据集分成多个组，并对每个组进行聚合操作。它可以用于统计分析、数据清洗、数据预处理等多个场景。在Pandas中，Groupby函数的基本语法如下：

grouped = df.groupby(key)

其中，df是一个Pandas的DataFrame对象，key是用于分组的列名或条件。通过Groupby函数返回的grouped对象可以进行各种聚合操作，如计算平均值、求和、计数等。

Grouper是一个用于定义分组规则的对象，可以根据时间、数字范围等条件进行分组。它可以与Groupby函数结合使用，实现更加灵活的分组操作。Grouper的基本语法如下：

grouped = df.groupby(pd.Grouper(key, freq))

其中，key是用于分组的列名，freq是时间频率，如"Y"表示按年分组，"M"表示按月分组等。

Pandas提供了丰富的聚合函数，可以对分组后的数据进行各种统计计算。常用的聚合函数包括mean()（计算平均值）、sum()（求和）、count()（计数）、max()（最大值）、min()（最小值）等。

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总结：Pandas的Groupby/Grouper功能是Pandas库中用于按照指定条件进行分组的函数和对象。它可以根据列名或条件将数据集分成多个组，并对每个组进行聚合操作。腾讯云提供了云原生的数据分析服务TencentDB for TDSQL，适用于大规模数据分析和处理场景。