grouby对象及其变换后的dataframe对象的形状

grouby对象是指在数据分析中，根据某个或多个列的值对数据进行分组的操作，从而得到一个分组对象。在Pandas库中，可以使用groupby()函数来创建grouby对象。

变换后的dataframe对象是指在对grouby对象进行聚合操作后得到的新的数据框架对象。聚合操作可以是对分组后的数据进行统计计算，例如求和、平均值、计数等。

形状是指数据框架对象的维度，即行数和列数。在Pandas中，可以使用shape属性来获取数据框架对象的形状。

下面是完善且全面的答案：

grouby对象是在数据分析中，根据某个或多个列的值对数据进行分组的操作，从而得到一个分组对象。通过分组操作，我们可以对数据进行更细粒度的分析和处理。在Pandas库中，可以使用groupby()函数来创建grouby对象。

变换后的dataframe对象是在对grouby对象进行聚合操作后得到的新的数据框架对象。聚合操作可以是对分组后的数据进行统计计算，例如求和、平均值、计数等。通过聚合操作，我们可以得到每个分组的统计结果，从而更好地理解数据的特征和趋势。

形状是指数据框架对象的维度，即行数和列数。在Pandas中，可以使用shape属性来获取数据框架对象的形状。形状以元组的形式表示，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。例如，一个形状为(100, 5)的数据框架对象表示有100行和5列。

对于grouby对象和变换后的dataframe对象的形状，可以通过以下步骤来实现：

1. 使用groupby()函数对数据框架对象进行分组操作，指定需要分组的列名或列名列表。例如，对于一个名为df的数据框架对象，可以使用df.groupby('column_name')来创建grouby对象。
2. 对grouby对象进行聚合操作，例如使用sum()函数对分组后的数据进行求和操作。例如，可以使用grouby对象的sum()方法来计算每个分组的总和。
3. 得到变换后的dataframe对象，即聚合后的结果。可以使用reset_index()函数将分组的列转换为普通的列，并返回一个新的数据框架对象。
4. 最后，可以使用shape属性来获取变换后的dataframe对象的形状，即行数和列数。

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