df_gb = df.groupby(['EmployeeNumber']) df_gb.get_group(key) …所以我认为有一种方法可以访问 GroupBy 对象中的键列表(或类似内容)。我正在寻找这样的东西: df_gb.keys Out: [1234, 2356, 6894, 9492] 我想我可以循环遍历 GroupBy 对象并以此方式获取键,但我认为必须有更好的方法。 原文由 Nate...
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True) Series.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True) 参数注释: by:用于对序列或DataFrame进行分组,参数by最常用的值是列名或列名列表 axis...
DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) 参数解释: by:接收list,string,mapping或generator。用于确定进行分组的依据。无默认 axis:接收int。表示操作的轴向,默认对列进行操作。默认为0 level:接收int或者索引名。代表标签所在级别。
1、选择分组 # 查看分组内容df.groupby('team').groups# 查看分组名df.groupby('team').groups.keys()# 获取分组字典数据grouped.indices# 选择A组grouped.indices['A'] 2、迭代分组 # 迭代forgingrouped:print(type(g))# 迭代元素的数据类型forname,groupingrouped:print(type(name))print(type(group)) 3、...
group_keys:当调用到apply函数时,传入主键 squeeze:降低维数的返回类型,若为True则仅返回一致的数据类型 若我们对人群类型进行分组处理: df1.groupby("人群类型")<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000028A8EB14DC8> 使用groupby函数后我们发现并没有返回一个DataFrame,而是得到了DataFrameGro...
df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],group_keys=False).agg({'销售额':'sum'}).sort_values(by=['销售额'],ascending=False).reset_index().groupby('区域').first() #代码分解: #1)分组并排序 df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],gr...
group_keys : bool, default True by和as_index最常用 返回值 DataFrameGroupBy or SeriesGroupBy Depends on the calling object and returns groupby object that contains information about the groups. demo groupby后面接上分组的列属性名称(单个) 多个属性用列表形式表示,形成层次化索引 代码语言:javascript 复制...
groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False) 参数by用于指定分组依据,可以是函数、字典、Series对象、DataFrame对象的列名等; 参数axis表示分组轴的方向,可以是0或'index',1或'columns',默认值为0; 参数level表示如果某个轴是一个MultiIndex对象(层级索...
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) Dataframe在行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。
levels 参数允许指定与keys相关联的结果级别 代码语言:javascript 复制 In [38]: result = pd.concat( ...: pieces, keys=["x", "y", "z"], levels=[["z", "y", "x", "w"]], names=["group_key"] ...: ) ...: In [39]: result Out[39]: A B C D group_key x 0 A0 B0 C0...