df1 = pd.DataFrame({‘fruit‘:[‘apple‘,‘banana‘,‘orange‘,‘apple‘,‘banana‘],
                    ‘color‘:[‘red‘,‘yellow‘,‘yellow‘,‘cyan‘,‘cyan‘],
                   ‘price‘:[8.5,6.8,5.6,7.8,6.4]})
#查看类型
type(df1.groupby(‘fruit‘))
pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy  #GruopBy对象，它是一个包含组名，和数据块的2维元组序列，支持迭代
for name, group in df1.groupby(‘fruit‘):
    print(name) #输出组名
    apple
    banana
    orange

    print(group) # 输出数据块
       fruit color  price
    0  apple   red    8.5
    3  apple  cyan    7.8
       fruit   color  price
    1  banana  yellow    6.8
    4  banana    cyan    6.4
       fruit   color  price
    2  orange  yellow    5.6

    #输出group类型  
    print(type(group))  #数据块是dataframe类型
    class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>
    class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>
    class ‘pandas.core.frame.DataFrame‘>

#选择任意的数据块
dict(list(df1.groupby(‘fruit‘)))[‘apple‘]  #取出apple组的数据块
   fruit color  price
0  apple   red    8.5
3  apple  cyan    7.8

#Groupby对象具有上表中的聚合方法

#根据fruit来求price的平均值
df1[‘price‘].groupby(df1[‘fruit‘]).mean()
fruit
apple     8.15
banana    6.60
orange    5.60
Name: price, dtype: float64     
#或者
df1.groupby(‘fruit‘)[‘price‘].mean()

#as_index=False
df1.groupby(‘fruit‘,as_index=False)[‘price‘].mean()
    fruit    price
0    apple    8.15
1    banana    6.60
2    orange    5.60

"""
如果我现在有个需求，计算每种水果的差值,
1.上表中的聚合函数不能满足于我们的需求，我们需要使用自定义的聚合函数
2.在分组对象中，使用我们自定义的聚合函数
"""
#定义一个计算差值的函数
def diff_value(arr):
    return arr.max() - arr.min()
#使用自定义聚合函数，我们需要将函数传递给agg或aggregate方法，我们使用自定义聚合函数时，会比我们表中的聚合函数慢的多，因为要进行函数调用，数据重新排列
df1.groupby(‘fruit‘)[‘price‘].agg(diff_value)
fruit
apple     0.7
banana    0.4
orange    0.0
Name: price, dtype: float64