分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况
想一想其实刚才的交叉表与透视表也有分组的功能，所以算是分组的一种形式，只不过他们主要是计算次数或者计算比例！！看其中的效果：
4.10.1 什么是分组与聚合
4.10.2 分组与聚合API
- DataFrame.groupby(key, as_index=False)
- key:分组的列数据，可以多个
- 案例:不同颜色的不同笔的价格数据
col =pd.DataFrame({'color': ['white','red','green','red','green'], 'object': ['pen','pencil','pencil','ashtray','pen'],'price1':[5.56,4.20,1.30,0.56,2.75],'price2':[4.75,4.12,1.60,0.75,3.15]})color object price1 price2
0 white pen 5.56 4.75
1 red pencil 4.20 4.12
2 green pencil 1.30 1.60
3 red ashtray 0.56 0.75
4 green pen 2.75 3.15
进行分组，对颜色分组，price进行聚合
# 分组，求平均值
col.groupby(['color'])['price1'].mean()
col['price1'].groupby(col['color']).mean()color
green 2.025
red 2.380
white 5.560
Name: price1, dtype: float64# 分组，数据的结构不变
col.groupby(['color'], as_index=False)['price1'].mean()color price1
0 green 2.025
1 red 2.380
2 white 5.560
4.10.3 星巴克零售店铺数据案例
现在我们有一组关于全球星巴克店铺的统计数据，如果我想知道美国的星巴克数量和中国的哪个多，或者我想知道中国每个省份星巴克的数量的情况，那么应该怎么办？
数据来源：Starbucks Locations Worldwide
1 数据获取
从文件中读取星巴克店铺数据
# 导入星巴克店的数据
starbucks = pd.read_csv("directory.csv")
2 进行分组聚合
# 按照国家分组，求出每个国家的星巴克零售店数量
count = starbucks.groupby(['Country']).count()
画图显示结果
count['Brand'].plot(kind='bar', figsize=(20, 8))
plt.show()
假设我们加入省市一起进行分组
# 设置多个索引，set_index()
starbucks.groupby(['Country', 'State/Province']).count()
仔细观察这个结构，与我们前面讲的哪个结构类似？？
与前面的MultiIndex结构类似
