使用pandas遍历groupby列可以通过以下步骤实现: 导入pandas库并读取数据:首先,导入pandas库并使用read_csv()函数读取数据集,将其存储在一个DataFrame中。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') 使用groupby函数进行分组:使用groupby()函数将数据按照指定的列进行分组...
[True, False, True, False, False, True]} df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby方法按照Group列进行分组 groups = df.groupby('Group') # 遍历每个组 for group_name, group_data in groups: # 根据每个组中的关闭条件选择值 closed_values = group_data[group_data['Closed...
Hi,数据分组GroupBy人人物评价0小红哈利波特801小明蜘蛛侠722小红雷神833小红蜘蛛侠454小明超人57<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupByobjectat0x10286de20>{'小明':[1,4],'小红':[0,2,3]}人人物评价0小红哈利波特802小红雷神833小红蜘蛛侠45人人物评价0小红哈利波特802小红雷神833小红蜘蛛侠45人物评价人...
4 foo two -0.950124 -1.447044 也可以把元组传入get_groupby d.get_group(('foo','one')) 2.4 可以直接查询group的某几列,生成series或dataframe d=df.groupby(['A','B'])forname,groupind["C"]:print(name)print(group) ('bar', 'one') 1 -0.294708 5 -0.907187 Name: C, dtype: float64 ('...
总结:当我们根据某个字段进行group机制分组的时候,最后能够生成多少个子DataFrame,取决于我们的字段中有多少个不同的元素(案例有3个);当我们分组之后,便可以进行后续的各种聚合操作,比如sum、mean、min等。 遍历DataFrameGroupBy对象 for name,group in groupbying: # 遍历.DataFrameGroupBy对象 ...
我按id 和 name 对数据框进行分组,因此我可以一次遍历每个组数据: >>> grp = df.groupby(['id','name']) <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x103334c88> 现在我正在遍历每个组的行并将其打印出来: >>> for name,group in grp: ... for row,data in group.iterrows(): .....
应用在DataFrame的每个元素中。# 计算数据的长度 def mylen(x): return len(str(x)) df.applym...
2遍历groupby的结果理解执行流程 for循环可以直接遍历每个group 1)遍历单个列聚合的分组 可以获取单个分组的数据 2)遍历多个列聚合的分组 可以直接查询group后的某几列,生成Series或者子DataFrame 3实例分组探索天气数据 实验数据 1)查看每个月的最高温度 2)查看每个月的最高温度、最低温度、平均空气质量指数 ...
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000020591F63CF8> grouped是一个DataFrameGroupBy对象,如果想查看计算过的分组,可以借助groups属性实现 grouped.groups 显示结果: {'Female': [198, 124, 101], 'Male': [24, 6, 153, 211, 176, 192, 9]} ...
1.group by 分组 (1)创建DataFrame: df=pd.DataFrame({'街道':['沙河镇街道','回龙观','清河街道','永泰街道','牛街街道','旺财街道','旺旺街道','坤坤街道','旺坤街道'], '区':['昌平区','昌平区','海淀区','海淀区','西城区','西城区','宝山区','浦东区','阿旺区'], ...