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(...
get_group 方法可以用来获得指定分组的数据框。 In [7]: GroupBy.get_group("男") # 获得指定分组 Out[7]: 性别 成绩 年龄 0 男98 15 2 男70 15 4 男67 13 6 男89 15 7 男87 16 4)查看分组头尾元素 head 方法和 tail 方法可以用来获得分组后每个组头尾的若干元素。 In [8]: GroupBy.head...
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。
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。
get_group(('foo', 'one')) group现在是一个包含指定分组数据的DataFrame`。 2.2 使用reset_index方法 reset_index方法用于将分组标签转换为普通列,并返回一个新的DataFrame。如果我们要将所有分组的数据合并到一个DataFrame中,可以使用reset_index方法。 df_reset = grouped.reset_index(drop=False) 在这个例子中...
Resampler.get_group(name[, obj]):从提供名称的组构造NDFrame 功能应用 Resampler.apply(arg, args, *kwargs):使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。 Resampler.aggregate(arg, args, *kwargs):使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。 Resampler.transform(arg, args, *kwargs):调用函数在每个组上生成...
group: age city sex income name Tom 18.0 Bei Jing male 3000 James 18.0 Shen Zhen male 4000 --- name: ('male', 30.0) 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...
grouped.get_group(('A','Ack')) 2.3 表达式 将数据分为ture 和 false两组 grouped = df.groupby(lambdax: x>60) grouped.sum() df.groupby(lambdax:'Q'inx,axis=1).sum()#按列名是否包含字母Q,分成两列 ‘name’和‘team’不包含被分到了一起 ...
groupby 同样是上面那个问题,有人提到可以使用groupby方法。...df.groupby('ColumnName')可以进行遍历,结果是一个(name,subDF)的二元组,name为分组的元素名称,subDF为分组后的DataFrame 对df.groupby('ColumnName...')产生的对象执行get_group(keyvalue)可以选择一个组 此外还有聚合、转换、过滤等操作,不赘...
get_group('B'),'\n') 1. 2. –> 输出的结果为: 0 A 12 A 3 X Y1 B 43 B 2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4) .groups:将分组后的groups转为dict,可以字典索引方法来查看groups里的元素 grouped = df.groupby(['X'])print(grouped.groups)print(grouped....