Python的pandas库中的.groupby()函数是用来进行分组运算的。该函数可以按照指定的一列或多列的值进行分组，然后对每个组进行相应的聚合操作，例如计算平均值、求和、计数等。本文将介绍.groupby()函数的使用方法，并给出一个实例代码来说明其用法。

## 1. pandas库简介
pandas是Python中一个强大的数据处理库，提供了高性能、易于使用的数据结构，如Series和DataFrame，以及用于数据操作和分析的各种工具和函数。pandas常被用于数据清洗、数据处理和数据分析等工作，尤其适用于处理结构化数据。

## 2. .groupby()函数的基本用法
.groupby()函数是pandas库中DataFrame和Series对象的一个重要方法。它可以根据指定的列或多列的值对数据进行分组，并可对分组后的数据进行相应的统计分析。.groupby()函数的基本用法如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 使用.groupby()函数对数据进行分组
grouped = df.groupby('A')

# 对每个组进行求和
sum_result = grouped.sum()
print(sum_result)

在上述代码中，首先我们导入了pandas库，并创建了一个DataFrame对象df。接着，我们使用.groupby()函数对DataFrame对象按照列'A'的值进行了分组。分组结果存储在grouped中。然后，我们调用grouped对象的sum()方法，对每个分组进行了求和操作。最后，我们打印了求和结果sum_result。

## 3. 按多列进行分组
除了按单列进行分组外，.groupby()函数还可以按照多列的值进行分组。示例如下：

# 按多列进行分组
grouped_multi = df.groupby(['A', 'B'])

# 对每个组进行统计分析
count_result = grouped_multi.count()
print(count_result)

在上述代码中，我们传递了一个包含两列（'A'和'B'）的列表给.groupby()函数，这样就按照这两列的值进行了分组。然后，我们调用grouped_multi对象的count()方法对每个分组进行了计数操作，并打印了结果count_result。

## 4. 对分组结果进行自定义聚合操作
.groupby()函数还支持对分组结果进行自定义的聚合操作。例如，我们可以使用lambda函数对每个分组进行自定义操作，并将结果存储到新的列中。示例如下：

# 对分组结果进行自定义聚合操作
df['E'] = grouped['D'].apply(lambda x: sum(x) - 10)
print(df)

在上述代码中，我们使用lambda函数对每个分组中的列'D'进行了自定义处理，即求和后减去10。然后，将处理结果赋值给新的列'E'。最后，我们打印了DataFrame对象df，其中包含了新的列'E'。