Note that groupbywill preserve the order in which observationsare sorted withineach group. For example, the groups created by groupby()below are in the order they appeared in the original DataFrame:

注意到groupby函数将会保存这个顺序，这个观察值被按照每一组排序。例如，由groupby创造的组以他们原来在DF中的顺序出现。

df3 = pd.DataFrame({'X': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Y': [1, 4, 3, 2]})

In [25]: df3.groupby(['X']).get_group('A')

Out[25]:

  X  Y

0 A  1

2 A  3

In [26]: df3.groupby(['X']).get_group('B')

Out[26]:

  X  Y

1 B  4

3 B  2

PS: 这里说得顺序其实是指组内的顺序，即A组和B组之内的顺序，A组Y是1、3，B组Y是4、2.

GroupBy object attributes¶

The groupsattribute is a dict whose keys are the computed unique groups and correspondingvalues being the axis labels belonging to each group. In the above example wehave:

分组对象属性

groups属性是一个字典（属性是可以被调用的），他的关键词是一组沿着属于每一个组的轴标签，独特的被计算出的组和相应的值。就是我们上面例子：

In [7]: df

Out[7]:

    A      B         C         D

0 foo    one  0.469112 -0.861849

1 bar    one -0.282863 -2.104569

2 foo    two -1.509059 -0.494929

3 bar  three -1.135632  1.071804

4 foo    two  1.212112 0.721555

5 bar    two -0.173215 -0.706771

6 foo    one  0.119209 -1.039575

7 foo  three -1.044236  0.271860

In [27]: df.groupby('A').groups

Out[27]:

{'bar': Int64Index([1, 3, 5],dtype='int64'),

'foo': Int64Index([0, 2, 4, 6, 7],dtype='int64')}

根据A列的唯一值bar和foo进行分组，group属性是一个是一个字典，其中bar和foo是key，

In [28]: df.groupby(get_letter_type, axis=1).groups

Out[28]:

{'consonant': Index(['B', 'C', 'D'],dtype='object'),

'vowel': Index(['A'],dtype='object')}

Calling the standard Python lenfunction on the GroupBy object just returns the length of the groups dict, so it is largely just aconvenience:

召唤标准的pythonlen函数对于分组后的对象，只返回整个groups属性这个字典的长度，所以他很大程度上只是一个便利。

In [29]: grouped =df.groupby(['A', 'B'])

用A、B两个索引同时对df分组，把分组后的变量命名为grouped

In [30]: grouped.groups

Out[30]:

{('bar', 'one'): Int64Index([1],dtype='int64'),

('bar', 'three'): Int64Index([3],dtype='int64'),

('bar', 'two'): Int64Index([5],dtype='int64'),

('foo', 'one'): Int64Index([0, 6],dtype='int64'),

('foo', 'three'): Int64Index([7],dtype='int64'),

('foo', 'two'): Int64Index([2, 4],dtype='int64')}

展示grouped对象的groups属性

In [31]: len(grouped)

Out[31]: 6

求grouped这一对象的长度。

GroupBy will tabcomplete column names (and other attributes):

GroupBy函数用tab可以调出所有列的名字，即其它属性

grouped.<TAB>  # noqa: E225, E999 这里是让你打个圆点，然后按下TAB键