在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成。

# 首先生成模拟数据，方便进行操作分析
import pandas as pd
import numpy as np
company=["A","B","C"]

data=pd.DataFrame({
    "company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)],
    "salary":np.random.randint(5,50,10),
    "age":np.random.randint(15,50,10)})
data

在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照company字段进行划分.

group = data.groupby("company")
group

# 使用list对其展示，可以发现我们将一个大的dataframe按照组名(这里是company)，对其进行了切分
list(group)