以下是详解Python pandas分组统计的方法的完整攻略。

1. 前言

Pandas是基于NumPy的一种工具，它是Python编程语言的一种扩展。Pandas为数据分析提供了很多便利，其中一项就是分组统计。通过分组统计，我们可以快速地计算每个组别内的统计量，如平均值、中位数、标准差等等。

在本文中，我们将会涵盖以下主题：

将数据集分组
定义分组的方式
对每个组执行汇总函数
将多个统计量应用于每个组
通过多个变量进行分组

2. 将数据集分组

将数据集分组是指将数据集中的行按照某个条件进行拆分。例如，我们有一个汽车销售数据集，其中包含了车型、年份和销售额等变量。我们希望按照车型分组，计算每种车型的平均销售额。

现在我们使用以下代码进行分组：

import pandas as pd

# 创建汽车销售数据集
data = {'Model': ['Ford', 'Honda', 'Toyota', 'Ford', 'Honda', 'Toyota'], 
        'Year': [2010, 2010, 2010, 2011, 2011, 2011], 
        'Sales': [10000, 20000, 15000, 12000, 18000, 19000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照车型分组
grouped = df.groupby(['Model'])

在上述代码中，我们使用了groupby函数，将数据按照车型进行分组。返回值是一个DataFrameGroupBy对象，它可以帮助我们进一步的汇总这些分组。

3. 定义分组的方式

我们可以使用多种方式定义分组。如，可以根据单个变量进行分组，也可以根据多个变量进行分组。

3.1 按照单个变量进行分组

如果我们要按照单个变量进行分组，我们可以直接使用该变量作为groupby函数的输入。例如，我们可以按照汽车销售数据集中的车型来进行分组：

grouped = df.groupby('Model')

3.2 按照多个变量进行分组

如果我们要按照多个变量进行分组，我们可以在groupby函数中输入一个变量列表。例如，我们可以按照车型和年份进行分组：

grouped = df.groupby(['Model', 'Year'])

4. 对每个组执行汇总函数

现在我们已经将数据按照车型进行了分组，接下来我们希望计算每个组的平均销售额。我们可以使用agg函数来进行汇总。

import numpy as np

grouped.agg(np.mean)

在上述代码中，我们使用了agg函数，并传入了np.mean函数作为参数，以计算每个组的平均销售额。返回值是一个包含了所有分组和统计量的数据集。

5. 将多个统计量应用于每个组

我们不仅可以使用单个统计量，而且可以使用多个统计量。我们可以使用agg函数的列表参数来实现这一点。

grouped.agg([np.mean, np.std, np.min, np.max])

在上述代码中，我们使用了agg函数，并传入了多个函数作为参数，以计算每个组的平均销售额、标准偏差、最小值和最大值。

6. 通过多个变量进行分组

除了按照一个变量进行分组之外，我们还可以按照多个变量进行分组。在这种情况下，我们需要在groupby函数中传入一个变量列表。

grouped = df.groupby(['Model', 'Year'])

在上述代码中，我们使用了groupby函数，并传入了车型和年份的变量列表，以按照车型和年份进行分组。我们可以使用agg函数来计算每个组的统计量。

grouped.agg([np.mean, np.std, np.min, np.max])

在这个示例中，我们使用了与前面相同的agg函数和参数。返回值是一个包含了车型、年份和统计量的数据集。

7. 示例说明

下面我们将使用一个实际的数据集，演示如何使用分组统计进行数据分析。

7.1 示例1：前十的国家

假设我们有一个时事新闻数据集，其中包含了新闻片段的国家、主题、日期和单词数等变量。我们希望计算每个国家新闻片段的总单词数，并输出前十的国家。

import pandas as pd

# 创建新闻数据集
data = {'Country': ['USA', 'USA', 'France', 'USA', 'China', 'Russia', 'France', 'China', 'USA'], 
        'Subject': ['Politics', 'Politics', 'Politics', 'Weather', 'Politics', 'Economy', 'Economy', 'Weather', 'Politics'], 
        'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09'], 
        'Word_Count': [100, 200, 150, 120, 180, 190, 80, 60, 220]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照国家分组，并计算每个国家的总单词数
grouped = df.groupby(['Country'])['Word_Count'].sum()

# 输出前十国家
top10 = grouped.sort_values(ascending=False).head(10)

在上述代码中，我们首先使用groupby函数按照国家分组，然后计算每个国家的总单词数。最后，我们使用sort_values函数将结果按照总单词数进行排序，并输出前十的国家。

7.2 示例2：各国家的平均新闻字数及方差

假设我们有一个时事新闻数据集，它包含了新闻片段的国家、主题、日期和单词数等变量。我们希望计算每个国家新闻片段的平均字数及方差，并按照平均字数进行排序。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建新闻数据集
data = {'Country': ['USA', 'USA', 'France', 'USA', 'China', 'Russia', 'France', 'China', 'USA'], 
        'Subject': ['Politics', 'Politics', 'Politics', 'Weather', 'Politics', 'Economy', 'Economy', 'Weather', 'Politics'], 
        'Date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09'], 
        'Word_Count': [100, 200, 150, 120, 180, 190, 80, 60, 220]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照国家分组，并计算每个国家的平均字数和方差
grouped = df.groupby(['Country'])['Word_Count'].agg(['mean', 'var'])

# 按照平均字数排序
grouped = grouped.sort_values(by='mean', ascending=False)

在上述代码中，我们首先使用groupby函数按照国家分组，然后计算每个国家的平均字数和方差。最后，我们使用sort_values函数将结果按照平均字数进行排序。