我们继续使用导入使用的案例数据进行学习，输入以下代码：
1import pandas
2data = pandas.read_csv(
3'D:/D/data.csv',
4 engine='python',
5 encoding='utf8'
6)
Mr.林：执行后，在变量浏览窗口中就可以看到刚导入的data变量了，双击打开data变量，就可以得到下面这张表。
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回复“DR”获取案例数据
先来统计按性别分组的用户数，输入以下代码
1data.groupby('gender').count()
得到的结果如下所示
1 id reg_date id_num birthday age
2gender
3女 4316 4316 4316 4316 4316
4男 54785 54785 54785 54785 54785
然后再来统计按性别分组的平均值，输入以下代码
1data.groupby('gender').mean()
得到的结果如下所示
1 id age
2gender
3女 149779.770853 30.392493
4男 149833.467829 26.979629
小白：我发现了一个问题，它又根据所有能统计的列都统计了结果。如果我只是仅仅希望按性别分组统计下用户数，以及按性别分组统计用户的平均年龄，那我该如何做呢？
Mr.林：这个时候可以使用groupby与agg函数组合进行统计。
还是先来按性别分组统计id的数量，也就是用户数，输入以下代码
1data.groupby('gender')['id'].agg('count')
执行后，得到的结果如下所示
然后再来按性别分组统计年龄的平均值，输入以下代码
1data.groupby('gender')['age'].agg('mean')
执行后，得到的结果如下所示
1gender
2女 30.392493
3男 26.979629
小白：啊哈！棒棒哒！
小白突然又想到一个问题：那我能不能在性别分组的基础上，再加入一个分组列，比如将注册日期加到分组列里？
Mr.林：这可以有，只要在gender前面再加入reg_date，如果还有其他分组列可以继续加入，用逗号分隔即可，输入以下代码
1data.groupby(['reg_date','gender'])['id'].agg('count')
执行后，得到的结果如下所示
1reg_date gender
22011/1/1 男 10
32011/1/10 女 6
4 男 160
52011/1/11 女 15
6 男 165
72011/1/12 女 19
8 男 132
92011
/1/13 女 16
10 男 167
112011/1/14 女 13
12 男 194
13.........................
小白继续追问道：那我能不能对多个列进行统计呢？现在只对id列进行统计，如果再把age列加进来，可以么？
Mr.林：这个同样可以有，不过如果还是计数的话，对id、age两列统计的结果是一样的，我们换成平均值统计试试，输入以下代码
1data.groupby(['reg_date','gender'])['id','age'].agg('mean')
执行后，得到的结果如下所示
1 id age
2reg_date gender
32011/1/1 男 100008.600000 29.200000
42011/1/10 女 101276.500000 36.333333
5 男 101295.262500 26.862500
62011/1/11 女 101617.400000 31.400000
7 男 101590.054545 26.636364
82011/1/12 女 101897.157895 28.157895
9 男 101874.174242 26.500000
102011/1/13 女 102122.625000 30.562500
11 男 102153.694611 27.101796
122011/1/14 女 102461.153846
32.384615
13 男 102482.067010 26.974227
14.........................
小白：太棒了，我还有个疑问，groupby那里跟后面id、age的中括号是什么意思呀？
Mr.林：中括号代表列表的意思，下次再详细告诉你，今天就到这，小白你回去要多多练习，多敲代码。
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