想要查询具体每一个记录,可以使用loc命令 使用get_group可以查询具体每一个分组下面的所有记录 wo_ws_group.get_group(('0','11')) 因为比较多就显示全部了,使用head,显示前几条记录 wo_ws_group.get_group(('0','11')).head(8) 我们还可以使用idxmin(),idxmax()函数,获得每一个分组下面所有记录中数值...
2.2 使用get_group()方法 如果我们想获取特定分组的数据,可以使用get_group()方法: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'city':['New York','London','Paris','New York','London'],'salary':[50000,60000,70000,55000,65000]})grouped=df.groupby(...
group: age city sex income name Bob 30.0 Shang Hai male 8000""" Top 选择一个组 .get_group () 分组后,我们可以通过get_group方法来选择其中的某一个组 grouped = user_info.groupby("sex") grouped.get_group("male") user_info.groupby(["sex","age"]).get_group(("male", 18)) Top 聚合 ...
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’的分组数据,可以这样做: group = grouped.get_group(('foo', 'one')) g...
grouped_single.get_group('S_1').head() b). 根据某几列分组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped_mul=df.groupby(['School','Class'])grouped_mul.get_group(('S_2','C_4')) c). 组容量与组数 调用的时候最好先根据size看下里面的内容,不然在get_group的时候可能会出错...
如2,3代码着性别为女的数据是在df的第三行和第四行。 3.使用get_group()查看组内内容 print(data_gp.get_group('男'))姓名年龄性别0张三20男1李四22男 使用get_group()方法可以得到某一组的内容,是个dataframe格式。 PS: get_group()方法只能够得到一组数据。
get_group(2014)) ## 结果: Team Rank Year Points 0 Riders 1 2014 876 2 Devils 2 2014 863 4 Kings 3 2014 741 9 Royals 4 2014 701 2.3 Aggregations(聚合)这个很重要 聚合函数返回每个组的单个聚合值。一旦创建了group by对象,就可以对分组数据执行多个聚合操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:...
get_group()可以从Groupby对象中得到具体的分组。 df_group.get_group('Healthcare') 原文作者提供 我们也可以通过切片查找Product_Category == 'Home'的数据,当然也可以使用groupby # slicedf[df["Product_Category"]=='Home']# groupby# groupby 是 更高效的,用时是slice的 1/4df_group=df.groupby("Produc...
female=grouped.get_group('Female')female 显示结果: 4.2 遍历分组 通过groupby对象,可以遍历所有分组,相比于在groupby之后使用aggregate、transform和filter,有时候使用for循环解决问题更简单 forsex_groupingrouped:print(sex_group) 显示结果: ('Female', total_bill tip sex smoker day time size19813.002.00Female...
df2.groupby(level=1).get_group('男').head() 6)组合操作 可以通过使用各种函数来调用gourpby函数: df1.groupby(['人群类型'])['人群数值'].count()>=3 df1.groupby(['人群类型'])['人群数值'].mean() 第二步:聚合 其实对于聚合函数我们已经非常熟悉,常见的mean(),sum(),size(),count()等这...