import pandas as pd
Sales = pd.read_excel('Sales.xlsx')
Sales

# groupby('order') là cột tiêu chí mà chúng ta muốn nhóm dữ liệu theo tiêu chí đó, có thể có một hoặc nhiều tiêu chí
# agg({'ext price': 'sum'}) là cột dữ liệu mà chúng ta đang muốn nhóm, và nhóm theo kiểu lấy tổng (sum)
Sales_grouped = Sales.groupby(by='order').agg({'ext price': 'sum'})
Sales_grouped

# sort_values(by='ext price', ascending=True) lệnh sắp xếp dữ liệu theo cột 'ext price' theo thứ tự tăng dần (ascending=True), nếu giảm dần thì (ascending=False)
Sales_grouped = Sales.groupby('order',group_keys=False).agg({'ext price': 'sum'}).sort_values(by='ext price', ascending=True)
Sales_grouped

# Tạo Dataframe
arrays = [['Chim ưng', 'Chim ưng', 'Vẹt', 'Vẹt'],
          ['Được nuôi', 'Hoang dã','Được nuôi', 'Hoang dã']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Loài', 'Môi trường sống'))
df = pd.DataFrame({'Vận tốc tối đa (km/h)': [390., 350., 30., 20.]},
                  index=index)
df

# Tính vận tốc trung bình của từng loài
df.groupby(level='Loài').mean()

# Tính vận tốc trung bình theo môi trường sống
# level 1 tương ứng với 'Môi trường sống'
df.groupby(level=1).mean()

# Tạo Dataframe
array = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]]
df = pd.DataFrame(array, columns=["a", "b", "c"])
df

# dropna mặc định = True, nên nó sẽ loại bỏ hàng có giá trị NaN
df.groupby(by=["b"]).sum()

# Thử với dropna=False
df.groupby(by=["b"], dropna=False).sum()