对DataFrame 和 Series 进行分组之后，会返回一个数据类型为GroupBy的对象。对数据进行分组之后，能够得到一个分组键和一个分组数据，一个分组对应的分组键是唯一的，分组是具有相同分组键的行或列的列表。
一，groupby函数的基本原理
这一节的内容引用于《Pandas教程 | 超好用的Groupby用法详解》，我强烈建议阅读原文，原文写的真棒。
为了后续图解的方便，采用模拟生成的10个样本数据，代码和数据如下：
company=["A","B","C"]
data=pd.DataFrame({
"company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)],
"salary":np.random.randint(5,50,10),
"age":np.random.randint(15,50,10)
}
)
在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分：
group = data.groupby("company")
将上述代码输入ipython后，会得到一个DataFrameGroupBy对象
那这个生成的DataFrameGroupBy是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看：
In [8]: list(group)
Out[8]:
[('A', company salary age
3 A 20 22
6 A 23 33),
('B', company salary age
4 B 10 17
5 B 21 40
8 B 8 30),
('C', company salary age
0 C 43 35
1 C 17 25
2 C 8 30
7 C 49 19)]
转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别(这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C)，第二个元素的是对应组别下的DataFrame，整个过程可以图解如下：
总结来说，groupby的过程就是将原有的DataFrame按照groupby的字段(这里是company)，划分为若干个分组DataFrame，被分为多少个组就有多少个分组DataFrame。所以说，在groupby之后的一系列操作(如agg、apply等)，均是基于子DataFrame的操作。理解了这点，也就基本摸清了Pandas中groupby操作的主要原理。下面来讲讲groupby之后的常见操作。
二，groupby 函数
对序列或DataFrame对象进行分组，返回分组之后的对象，并可以调用聚合函数获得每个分组的聚合值：
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True)
Series.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True)
参数注释：
- by：用于对序列进行分组，参数by的值可以是函数，列名或列名列表，映射
- axis：0表示index，1表示columns，默认值是0，按照行(0)或列(1)进行拆分
- level：对于多维索引，按照索引的级别来分组，默认值是0
- as_index：对于聚合输出，返回的GroupBy对象把分组标签作为索引
- group_keys：当调用apply函数时，把分组键(group keys)作为索引来区分分组
- dropna：如果设置为True，当分组键包含NA时，把包含NA的分组键以及对应的值删除掉。
1，by是列名
如果by是标签列表，通常是按照列值来对数据进行分组，通常用于数据框(DataFrame)中，按照分组列，对每个列的值进行聚合运算：
>>> df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
... 'Max Speed': [380., 370., 24., 26.],
... 'Max Age': [38, 30, 20, 16]})
>>> df.groupby(['Animal']).mean()
Max Speed Max Age
Animal
Falcon 375.0 34
Parrot 25.0 18
2，by是映射(序列)
当使用序列作为映射时，by序列的值用于对原始序列进行分组，by序列中相同的值对应着原始序列的值属于同一个分组；原始序列和by序列进行匹配的方法是索引对齐。
>>> s.groupby(by=pd.Series(data=[1,2,1,1],index=[0,2,3,1])).mean()
1 2.333333
2 3.000000
dtype: float64
索引对齐是怎么回事？
对于by参数的序列，数据是1, 2, 1, 1，这意味着，把原始序列分为2组，分组的key分别是1和2。
by序列的索引是0, 2, 3, 1，也就是说，当原始序列的索引为0, 3, 1 时，对应的分组key是1，当原始序列的索引为2时，对应的分组key是2。
索引对齐之后，原始序列中的值1,2,4属于分组1；原始序列中的值3属于分组2，再计算每个分组的均值。
三，GroupBy对象
GroupBy对象是由函数Series.groupby() 或 DataFrame.groupby()返回的对象，GroupBy对象有两个熟悉：groups和indices。
groups是字典结构，表示所有的分组：Dict {group name -> group labels}
indices是字典结构，表示分组的索引键：Dict {group name -> group indices}，也就是groupby函数中by参数设置的字段的值。
举个例子：
>>> df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'],
... 'Max Speed': [380., 370., 24., 26.],
... 'Max Age': [38, 30, 20, 16]})
>>> gb = df.groupby(['Animal'])
gb 就是 GroupBy对象，该对象的属性groups是一个字典结构，key是分组键，值是分组键对行的索引构成的列表。
>>> gb.groups
{'Falcon': Int64Index([0, 1], dtype='int64'), 'Parrot': Int64Index([2, 3], dtype='int64')}
对每个分组，可以计算聚合值，计算相关性等操作，详细操作，可以阅读官方手册 GroupBy。
参考文档：
Pandas教程 | 超好用的Groupby用法详解
pandas.DataFrame.groupby
GroupBy