分组

GroupBy 对象通过 groupby 调用返回：maxframe.dataframe.DataFrame.groupby()，maxframe.dataframe.Series.groupby() 等。

索引、迭代

函数应用

GroupBy.apply(func, *args[, output_type, ...])	按组应用函数 func 并将结果合并在一起。
GroupBy.agg([func, method])	对分组数据使用一个或多个操作进行聚合。
GroupBy.aggregate([func, method])	对分组数据使用一个或多个操作进行聚合。
GroupBy.transform(f, *args[, dtypes, dtype, ...])	在每个组上调用生成具有相同索引的 DataFrame 的函数，并返回一个与原始对象具有相同索引且填充了转换值的 DataFrame

计算 / 描述性统计

GroupBy.all(**kw)
GroupBy.any(**kw)
GroupBy.cumcount([ascending])	为每组中的每一项从 0 到该组长度减一编号。
GroupBy.cummax()	每组的累积最大值。
GroupBy.cummin()	每组的累积最小值。
GroupBy.cumprod()	每组的累积乘积。
GroupBy.cumsum()	每组的累积总和。
GroupBy.count(**kw)
GroupBy.expanding([min_periods, shift, ...])	返回一个扩展分组器，为每组提供扩展功能。
GroupBy.max(**kw)
GroupBy.mean(**kw)
GroupBy.median(**kw)
GroupBy.min(**kw)
GroupBy.rolling(window[, min_periods, ...])	返回一个滚动分组器，为每个分组提供滚动功能。
GroupBy.size(**kw)
GroupBy.sem(**kw)
GroupBy.std(**kw)
GroupBy.sum(**kw)
GroupBy.var(**kw)

以下方法在 SeriesGroupBy 和 DataFrameGroupBy 对象中都可用，但可能略有不同，通常 DataFrameGroupBy 版本允许指定 axis 参数，并且通常有一个参数用于指示是否限制应用于特定数据类型的列。

DataFrameGroupBy.count(**kw)
DataFrameGroupBy.nunique(**kw)
DataFrameGroupBy.cummax()	每组的累积最大值。
DataFrameGroupBy.cummin()	每组的累积最小值。
DataFrameGroupBy.cumprod()	每组的累积乘积。
DataFrameGroupBy.cumsum()	每组的累积总和。
DataFrameGroupBy.fillna([value, method, ...])	使用指定的方法填充 NA/NaN 值
DataFrameGroupBy.idxmax(**kw)
DataFrameGroupBy.idxmin(**kw)
DataFrameGroupBy.nunique(**kw)
DataFrameGroupBy.rank([method, ascending, ...])	提供每组内值的排名。
DataFrameGroupBy.sample([n, frac, replace, ...])	从每个组中返回随机样本项。

以下方法仅适用于 SeriesGroupBy 对象。

以下方法仅适用于 DataFrameGroupBy 对象。

DataFrameGroupBy.mf.apply_chunk(func[, ...])

按组应用函数 func 并将结果合并在一起。