company_name_groupby = company_name.groupby(‘company_name’)
print(company_name_groupby)
只单纯的对一列分组，不适用agg聚合可不可行
用完结果是个什么类型，head(),execute()都不能用来查看他的结果
以下为热心网友提供的参考意见
对一列进行分组操作，不使用聚合函数是可行的。company_name.groupby(‘company_name’)的结果是一个GroupBy对象，它表示对company_name列进行分组后的结果。
GroupBy对象提供了一些方法来进行分组后的操作，例如聚合函数、转换、过滤等。但是，如果不使用聚合函数，那么GroupBy对象本身不能直接查看结果，因为它只是一个中间对象，保存了分组的信息和分组后的数据的引用。
要查看分组后的结果，可以使用GroupBy对象的聚合函数（如sum()、count()等）或转换函数（如apply()）来计算分组后的结果，并返回一个新的数据结构。例如，可以使用company_name_groupby.size()来查看每个分组的大小。
示例代码：
company_name_groupby = company_name.groupby(‘company_name’)
group_sizes = company_name_groupby.size()
print(group_sizes)
如果您需要查看完整的分组结果，可以通过将分组结果转换为数据框或系列对象来实现。例如，可以使用pd.DataFrame将分组结果转换为数据框，并使用head()方法查看前几行。
示例代码：
result_df = pd.DataFrame({‘group_size’: group_sizes})
print(result_df.head())
请注意，上述示例代码中的pd是指导入的pandas库的别名。确保已正确导入pandas库并将其命名为pd。
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可以使用agg()函数对分组后的数据进行聚合操作。例如，如果你想要对每个公司的员工数量进行求和，可以这样做：
company_name_groupby = company_name.groupby('company_name')
result = company_name_groupby.agg({'employee_count': 'sum'})
print(result)
这里，agg()函数接收一个字典作为参数，字典的键是列名，值是要执行的聚合操作。在这个例子中，我们对employee_count列进行了求和操作。
head()和execute()函数不能直接用于查看分组后的结果，因为它们是用于执行SQL查询的。如果你想查看结果，可以直接打印result变量。
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