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之前，在知乎上看见网友提出了如下问题：假设excel表中有如下数据，需要根据编码分组并并求出数量之和。但是感觉用excel自身的功能感觉操作并不简单，于是决定使用pandas解决，并尽可能多的了解一下pandas中的groupby 函数  1、groupby函数两行代码解决
# 第一个参数：哪个工作薄，第二个参数，哪个工作表
>>> df = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchao\Desktop\Students.xlsx', 'Sheet1')
>>> df
编码 组别 数量
0 K123 A 12
1 K123 A 14
2 K123 A 34
3 K124 A 32
4 K123 B 42
5 K123 B 12
6 K123 B 12
7 K124 B 43
8 K123 B 23
# 按照编码分组，并对分组结果进行求和。
>>> df.groupby(['编码']).sum()
编码 数量
K123 149
K124 75
# 先按照编码分组，再按照组别分组
>>> df.groupby(['编码', '组别']).sum()
编码 组别 数量
K123 A 60
B 89
K124 A 32
B 43
>>> df.groupby(['组别', '编码']).sum()
组别 编码 数量
A K123 60
K124 32
B K123 89
K124 43
2、其实groupby()中的[]接受的不仅是列名，还可以接受函数，函数会对index（在读取excel时，可以将某一列指定为index列）列中的每一个记录应用函数，并按照函数的返回结果进行分类。
 (1)假设有如下需求，编码这一列中有以K开头的，也有以J开头的，那么如何按照‘编码‘’这一列中的K,J组分类求和呢？
# 读取某个excel表数据，需要指定index列，目前制定了‘编码’列
>>> df = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchao\Desktop\Students.xlsx', 'Sheet2', index_col='编码')
>>> df
编码 组别 数量
K123 A 12
K123 A 14
K123 A 34
K124 A 32
K123 B 42
K123 B 12
K123 B 12
K124 B 43
K123 B 23
J123 B 23
J123 B 23
J124 B 23
J124 B 23
J124 B 23
# lambda x : x[0]表示对index列中的每一行记录取第一个字符，并按照结果分类，当然也可以使用def定义函数，实现比较复杂的功能
>>> df.groupby([lambda x : x[0]]).sum()
数量
J 115
K 224
# 定义一个函数，仅返回每一列的第一个字符
>>> def get_first(x):
return x[0]
# 应用这个函数，得到的是相同结果
>>> df.groupby([lambda x : get_first(x)]).sum()
数量
J 115
K 224
# 当然，在进行以上分组后，仍然可以按照列名分组，请看如下，先按照函数分组，再按照‘组别’分组
>>> df.groupby([lambda x : get_first(x), '组别']).sum()
组别 数量
J B 115
K A 92
B 132
哈哈，使用pandas的groupby函数分组汇总就是这么简单强大。欢迎关注我的公众号：python小工具。关注就有福利哦 
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