Pandas中的groupby函數用于對DataFrame中的數據進行分組。它可以根據某一列或多列的值將數據分成不同的組，并對每個組進行聚合操作。
以下是groupby函數的一般用法：
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)
參數說明：
by: 指定分組的列名或列名的列表。可以是單個列名的字符串，也可以是多個列名組成的列表。axis: 指定分組的軸，默認為0，表示按行分組。如果設置為1，則表示按列分組。level: 如果DataFrame具有多層索引，則可以指定要分組的索引級別。as_index: 是否以分組的列作為索引，默認為True。sort: 分組后的結果是否根據分組鍵進行排序，默認為True。group_keys: 是否在最后的結果中包含分組鍵，默認為True。squeeze: 如果分組后的結果只有一列，是否將結果返回為Series，默認為False。observed: 是否觀察到所有的分組鍵，默認為False。groupby函數返回一個GroupBy對象，可以對該對象進行聚合操作，如求和、平均值等。
以下是一些常用的groupby操作示例：
# 按某一列進行分組，并計算每組的平均值
df.groupby('column_name').mean()
# 按多個列進行分組，并計算每組的和
df.groupby(['column_name1', 'column_name2']).sum()
# 對分組后的結果進行聚合操作
df.groupby('column_name').agg({'column_name1': 'sum', 'column_name2': 'mean'})
# 對分組后的結果進行迭代
for group_name, group_data in df.groupby('column_name'):
# 操作每個分組的數據
# 對分組后的結果應用自定義的函數
df.groupby('column_name').apply(custom_function)
以上是groupby函數的基本用法，更詳細的使用方法可以參考Pandas官方文檔。
