import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'性別' : ['男', '女', '男', '女',
                              '男', '女', '男', '男'],
                       '成績' : ['優秀', '優秀', '及格', '差',
                              '及格', '及格', '優秀', '差'],
                       '年齡' : [15,14,15,12,13,14,15,16]})
GroupBy=df.groupby("性別"
 
)

1. GroupBy.iter()
   GroupBy物件是一個迭代物件，每次迭代結果是一個元組，元組的第一個元素是該組的名稱(就是groupby的列的元素名稱)，第二個元素是該組的具體資訊，是一個數據框，索引是以前的資料框的總索引

for name,group in GroupBy:
    print(name)
    print(group)
女
   年齡 性別  成績
1  14  女  優秀
3  12  女   差
5  14  女  及格
男
   年齡 性別  成績
0  15  男  優秀
2  15  男  及格
4  13  男  及格
6  15  男  優秀
7
 
  16  男   差

1. GroupBy.groups
   顯示分組的組名，以及所對應的索引

print(GroupBy.groups)
{'女': Int64Index([1, 3, 5], dtype='int64'), '男': Int64Index([0, 2, 4, 6, 7], dtype='int64')}

1. GroupBy.indices
   類似於GroupBy.groups

print(GroupBy.indices)
{'女': array([1, 3, 5], dtype=int64), '男': array([0, 2, 4, 6, 7], dtype=int64
 
)}

1. GroupBy.get_group(name[, obj])
   獲得某一個分組的具體資訊

In [2]: GroupBy.get_group("男")
Out[2]: 
   年齡 性別  成績
0  15  男  優秀
2  15  男  及格
4  13  男  及格
6  15  男  優秀
7  16  男   差

1. Grouper([key, level, freq, axis, sort])

應用

可以先通過迴圈獲得所有的組的名稱

for name in GroupBy:
    print(name)# 獲得所有分組的名稱
    GroupBy.get_group(name) #獲得所有該名稱的資料