在数据分析时，分组也是一个常用的功能，比如分别统计每个月的股票波动率、每个部门的人数、每个季度的利润等等。在Pandas中提供了groupy方法对数据进行分组。Pandas中的groupby一般包括以下三个步骤：

1. 拆分，依据指定的规则将数据拆分为不同的组合。
2. 执行函数，将一个方法相对独立地在每个组合上执行。
3. 组合，将每个组合上执行的结果组合到一个结果集中。

下面我们以图中的数据来演示上述各项功能。

1、分组

使用groupby方法，将df3进行分组，并使用list查看分组的内容。

g1 = df3.groupby("E")
g1
list(g1)

可以看到，分组实际上是将指定分组的列不同值作为key（默认忽略np.nan，可以使用dropna=False配置修改），再将dataframe中相应的数据拆分出来作为其value。

2、求和示例

分组后的对象，可以使用多种内置聚合函数，比如求和sum、平均值mean、标准差std等。本例对分组后的对象g1进行求和，计算根据E列分组后，其他各列求和的结果。

也可以计算指定列的求和结果，比如只计算A列的和。