get_group方法接受一个键值作为参数,返回指定组的数据。下面是一个示例: importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Gender':['F','M','M','F','F'],'Age':[25,30,35,40,45]}df=pd.DataFrame(data)grouped=df.groupby('Gender')female_group=grouped.get_grou...
现在,我们可以使用groupby方法对DataFrame进行分组。例如,我们可以按照学生姓名进行分组: grouped=df.groupby('Name') 1. 获取分组后的数据的索引 一旦我们对数据进行了分组,我们就可以使用get_group方法来获取特定分组的数据。同时,我们也可以使用groups属性来查看所有分组的索引。 下面是一个示例,演示如何获取分组后的...
get_group源码：（这是基于groupby的）@final def get_group(self, name, obj=None) -> FrameO...
groupby(['A', 'B']) 在这个例子中,grouped就是一个DataFrameGroupBy对象。 2. 将DataFrameGroupBy转换为DataFrame 要将DataFrameGroupBy对象转换回DataFrame,我们可以使用get_group方法或reset_index方法。 2.1 使用get_group方法 get_group方法允许我们获取指定分组的数据。例如,要获取’A’为’foo’且’B’为’one...
注意:分组函数返回的是一个 DataFrameGroupBy对象(比如 gp = df.groupby(‘col1’, ‘col2’), gp是groupby函数返回的对象),可以通过 gp.get_group(‘col1val1’, ‘col2val2’) 检索对象中的子集。 在分组、应用函数(比如计数、求均值)之后,返回的是一个DataFrame,很方便做表、画图等进一步处理,比如gp....
value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame按照某列值排序:sort_values方法by参数 pandas....
使用groupby函数可以根据指定的列对DataFrame进行分组,并将分组后的数据进行聚合操作。groupby函数是pandas库中的一个重要功能,用于数据分析和数据处理。 groupby函数的使用方式如下: 代码语言:txt 复制 grouped = df.groupby('列名') 其中,'列名'是用于分组的列的名称。通过groupby函数得到的grouped对象可以调用各种聚...
df_group= df.groupby("A") #得到分组的总长度 lenth = len(df_group.count()) #得到分组后ID(行名称)对应的数量 id_name =df_group.size().values #得到分组后的ID(行名称) id_num =df_group.size().index #迭代取key和value for i, jin df_group: ...
df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # #有这么一个数据 #df =DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4) ...
使用DataFrame.groupby可以检索DataFrameGroupBy对象中的子集，如gp = df.groupby('col1', 'col2'), 其中gp为groupby函数返回的对象。通过gp.get_group('col1val1', 'col2val2')可以检索特定分组的子集。分组后，可应用函数计算统计量（如计数、均值等），返回结果为DataFrame，便于后续绘图、表处理...