数据分组是指根据一个或多个列的值，将数据框（DataFrame）中的数据分为若干组，以便随后对每组做汇总、统计、计算等聚合操作。分组由数据框对象的 groupby() 方法完成：参数为分组的列标签，返回一个分组对象。导入惯例为 from pandas import DataFrame 或 import pandas as pd。
课程以销售业绩数据框为例，可用字典创建：键为列名「姓名」「分区」「一季度」「二季度」「三季度」「四季度」，值为对应列表，共 8 行（赵四、钱多、孙冰、李萌、周金、吴达、郑华、王军）。按「分区」分组写作 group = df.groupby('分区')。该数据框中分区取值为天河、黄埔、越秀，因此会被分成 3 组。groupby() 只完成分组、生成分组对象，本身并不打印各组明细，也不直接给出合计数字。
生成分组对象后，可通过该对象查看分组情况。属性 ngroups 给出分组个数，本例 group.ngroups 结果为 3。方法 size() 查看各分组的数量：天河 3 人、越秀 2 人、黄埔 3 人。还可用 for name, g in group: 遍历各分组：name 是分组名（该组的分区值），g 是该组对应的子数据框，并保留原行标签。本例遍历顺序为天河、越秀、黄埔；天河组含赵四、周金、吴达（行标签 0、4、5），越秀组含孙冰、王军（2、7），黄埔组含钱多、李萌、郑华（1、3、6）。
易错点：groupby 的参数是列标签字符串（如 '分区'），不是该列的数据本身；要看组数用 ngroups，要看各组行数用 size()，要看各组原始行用遍历。分组对象需先保存再查看，直接打印通常看不到各组明细。遍历顺序按分组键排列（课程演示为天河、越秀、黄埔），不是数据框中该列值首次出现的顺序（天河、黄埔、越秀）。本节只负责分组，对分组做求和、均值等属于后续的聚合操作。
groupby(列标签)，参数为分组的列标签，返回分组对象。ngroups：分组对象的属性，表示分组个数。本例按分区分成 3 组。size()：查看各分组的数量。本例天河 3、越秀 2、黄埔 3。for name, g in group:，name 为分组名，g 为该组子数据框，保留原行标签。groupby() 只分组、不汇总；参数是列标签；遍历顺序按分组键，不是首次出现顺序。