第四章聚合方法在前面的章节中，我们已经学习了一些基本的聚合方法，如求和、求平均值、计数等。
这些方法可以帮助我们从一组数据中得出一个总体的概括性统计信息。
然而，在一些情况下，这些简单的聚合方法可能无法满足我们的需求，我们需要更进一步地了解聚合方法的高级技巧。
在本章中，我们将介绍一些常用的高级聚合方法，包括分组聚合、透视表和数据透视。
这些方法可以帮助我们更加深入地理解数据，并通过不同的维度和角度来进行数据分析。
首先，让我们来介绍一下分组聚合。
分组聚合是指将数据按照一些特定的维度进行分类，并对每个类别进行聚合计算。
例如，我们有一个销售数据集，其中包含了产品、地区和销售额等信息。
我们可以将数据按照产品进行分组，然后计算每个产品的总销售额。
这样，我们可以得到每个产品的销售情况，并进一步分析销售额最高的产品、销售额最低的产品等等。
分组聚合的方法有很多种，最常用的是使用GroupBy函数。
GroupBy函数可以根据我们指定的维度进行分组，并对每个分组进行聚合计算。
例如，我们可以将销售数据按照产品进行分组，并对每个产品的销售额进行求和。
代码示例如下：```sales_data.groupby('Product')['Sales'].sum```上述代码中，`sales_data`是我们的销售数据集，`'Product'`是我们指定的维度，`'Sales'`是我们需要进行聚合计算的指标。
通过使用`groupby`函数，我们可以得到每个产品的销售总额。
除了求和之外，GroupBy函数还可以进行其他类型的聚合计算，包括求均值、计数、最大值、最小值等等。
我们可以通过使用`agg`函数来指定不同的聚合方法。
例如，我们可以计算每个产品的平均销售额和最大销售额，代码示例如下：```sales_data.groupby('Product')['Sales'].agg(['mean', 'max']) ```上述代码中，`'mean'`和`'max'`是我们需要进行的聚合方法。
