其中,'group_name'是要获取的分组的名称。get_group方法返回一个DataFrame对象,包含了指定分组的所有数据。 间隔/日期范围是指在时间序列数据中,按照一定的间隔或日期范围进行数据的划分和分组。Pandas提供了一些函数和方法来处理时间序列数据,如date_range、resample等。
无论是SQL还是Pandas中,分组是最常见的数据操作方法,Pandas中,使用groupby进行分组。 查看下数据集前20行,按照年份("Year")进行分组: 数据集前20行 按照年份("Year")列的列值,进行分组: 此时获取的是一个GroupBy对象 get_group()可将所需要的数据集提取,如提取年份为2013年的数据集: 获取年份为2013年的DataFra...
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(...
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')) 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...
get_group方法允许我们获取特定组的所有数据,而不仅仅是索引。 示例代码: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,30,35,28,32],'city':['New York','London','Paris','New York','London'],'score':[85,92,78,95,88]})grouped=df....
3、groups.groups方法查看分组情况。#groups方法后面不能跟括号。返回一个字典,键值为分组后的每个组名称,值为分组后的数据。 4、groups.get_group('分组后的一个组的名称') #根据分组后的名称筛选分组数据。 二、只对某一列数据分组 group=df['指定列索引'].groupby(df['分组依据列索引'] #其他同整体分组...
print(group_name, '+', group_df) group_name是分组的名称 ,group_df对应的每组的数据 image.png 2、使⽤get_group()⽅法获取某⼀组的数据 res = groups.get_group('F') print(res) image.png 其中括号中的参数 F为分组名称 3、我们还可以使⽤另⼀种遍历的⽅式来获取分组后数据的数量 ...
使用groups方法可以看到所有的组 df_2.groupby("X").groups {'A': Int64Index([0, 2], dtype='int64'),'B': Int64Index([1, 3], dtype='int64')} 使用get_group方法可以访问到指定的组 df_2.groupby("X", as_index=True).get_group(name="A") ...
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...
对DataFrameGroupBy对象使用get_group()方法,能够让我们得到分组元素中的指定组的数据: 同一个列名使用不同聚合函数 分组之后对同一个列名使用不同的函数,函数使用列表形式:下面 表示的是对score分别求和、最大值、最小值、均值、个数(size) df9 = df.groupby("employees")["score"].agg(["sum","max","min...