在pandas中groupby操作是非常常见的，在分组操作中也有很多坑，你可能遇见过这个坑Grouper and axis must be same length。那么这报错的原因是什么呢？

　　顾名思义，就是分组所依据的序列的值和df的数据长度不一致。这么说可能比较抽象，咱们用例子说明下。

　　1、我们先看1个正常的分组。

　　一般而言，groupby列名是按照列名进行分组，但是官方文档提过groupby的参数可以是np数组（If an ndarray is passed, the values are used as-is to determine the groups.）。代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon','Parrot', 'Parrot'],
                   'Speed': [380., 370., 24., 26.],
                   })
values = np.array(['Falcon', 'Falcon','Parrot', 'Parrot'])
print(df.groupby(values).max())

        Animal  Speed
Falcon  Falcon    380.0
Parrot  Parrot    26.0

　　2、再看看报错Grouper and axis must be same length的分组

　　为我们把np数组的长度减少一点就可以看出端倪。

# -*- coding:utf-8 -*-
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon','Parrot', 'Parrot'],
                   'Speed': [380., 370., 24., 26.],
                   })
values = np.array(['Falcon', 'Falcon','Parrot'])
print(df.groupby(values).max())

 ...raise ValueError("Grouper and axis must be same length")
ValueError: Grouper and axis must be same length

　　通过上面的例子就能看出来，要想避免Grouper and axis must be same length，就得让df的序列长度和要分组的序列长度保持一致。

　　如果想全面了解分组聚合的场景，可以参考文章pandas之groupby使用详解。

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