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':[
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...
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...
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。
下面介绍,分组对象 and 分组对象的方法有哪些 2.1 分组对象 2.2 按标签分组 ⭐按某一列/多列进行分组 ⭐如果是多列,会按照这几个列的排列组合的去重,进行分组,并且get_group()时要传入元组 grouped = df.groupby('team') grouped.get_group('A') ...
该方法提供的是分组聚合步骤中的拆分功能,能根据索引或字段对数据进行分组 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 ...
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:0 运行 AI代码解释 """agg方法实现聚合, 相比于apply,可以同时传入多个统计函数""" # 针对同一列使用不同的统计方法 grouped = df.groupby('Year', as_index=False) # 这个as_index属性,如果是False,就是SQL风格...
相反,如果我们想以 DataFrame 的形式选择单个组,我们应该在 GroupBy 对象上使用get_group()方法: grouped.get_group('Economic Sciences') Output: awardYear category prizeAmount prizeAmountAdjusted name gender birth_continent 0 2001 Economic Sciences 10000000 12295082 A. Michael Spence male North America ...
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....
get_group方法可以直接获取所在组对应的行,此时必须知道组的名字: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 gb.get_group(('Fudan University','Freshman')) 内置聚合函数 直接定义在groupby对象的聚合函数,包括如下函数:max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/quantile/sum/std...