利用python进行数据分析

任何能从数组产生标量值的过程。例如mean、count、min、max等之类的聚合函数。然而，并不是只能使用这些函数，任何在分组对象上已经定义好的方法，以及自己定义的聚合运算均可使用。

示例1：可利用quantile计算分组对象的分位数

             ---GroupBy会高效地对Series进行切片，然后对各片调用piece.quantile()，然后将这些结果拼接成最后结果。

示例2：describe方法（也可用于groupby对象，但严格来讲，其并非聚合运算）

 示例3：使用自定义聚合函数

 经过优化的聚合方法：

        说明：自定义聚合函数要比上述经过优化的函数慢得多，这是因为在构造中间分组数据块时存在非常大的开销（函数调用、数据重排）

         主要介绍一次使用多个聚合函数，对不同的列使用不同的聚合函数等聚合功能。

Note：经过优化的聚合函数，可以将函数名以字符串的形式传入 

 Note：可以传入由（name，function）元组组成的列表，对最终结果进行重命名

 补充：以“无索引”形式返回聚合结果

    上述聚合结果都有由唯一的分组键形成的索引，如果不需要该索引，则可以向groupby中传入as_index=False，则分组将将作为聚合结果中的列而非索引。