groupby对象可以按照列选择数据，这种做法可以减少运算量，提高运算速度。而这里讲的迭代就是对各个组进行迭代以便对各个组进行不同的操作，因为进行相同的操作不必使用迭代。
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创建一个DataFrame对象，有两个index和两个column
打印一下，看看DataFrame到底有哪些内容
以color index进行分类，然后选择a列数据，分组计算a列数据的总数计算结果为：
![pandas groupby pandas教程 [10]groupby选择列和迭代](http://img.aihuau.com/images/b/04470603/4716030604475064052007.jpg)
假如我们不选择a列，直接计算总数，可以得到。如果我们不需要b列的数据，那么显然事先选择a列进行计算可以减少无效的运算
迭代输出各个组的数据：输出结果：
假如分类索引有两个，分别是color和food这时候迭代的结果显示，名称变为一个元组：
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tag:代码优化,除法,牛顿迭代,减法代替除法,除法优化说明：文章中的很多数据可能在不同的CPU或不同的系统环境下有不同的结果，数据仅供参考x86系列的CPU对于位运算、加、减等基本指令都能在1个CPU周期内完成(现在的CPU还能乱序执行，从而
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