遍历分组并进行操作:使用for循环遍历每个分组,并对每个分组进行操作。可以使用get_group()函数获取每个分组的数据。 代码语言:txt 复制 # 遍历分组并进行操作 for name, group in grouped: # 获取当前分组的数据 group_data = grouped.get_group(name) # 在这里进行你想要的操作 # 例如,计算每个分组的平均值 av...
5)不同列使用不同的聚合函数 2遍历groupby的结果理解执行流程 for循环可以直接遍历每个group 1)遍历单个列聚合的分组 可以获取单个分组的数据 2)遍历多个列聚合的分组 可以直接查询group后的某几列,生成Series或者子DataFrame 3实例分组探索天气数据 实验数据 1)查看每个月的最高温度 2)查看每个月的最高温度、最低...
得到group对象之后,我们可以通过for语句来遍历group: In [62]: grouped = df.groupby('A') In [63]: for name, group in grouped: ...: print(name) ...: print(group) ...: bar A B C D 1 bar one 0.254161 1.511763 3 bar three 0.215897 -0.990582 5 bar two -0.077118 1.211526 foo A B...
这里可以总结一下,由于通过groupby()函数分组得到的是一个DataFrameGroupBy对象,而通过对这个对象调用get_group(),返回的则是一个·DataFrame·对象,所以可以将DataFrameGroupBy对象理解为是多个DataFrame组成的。 而没有调用get_group()函数之前,此时的数据结构任然是DataFrameGroupBy,此时进行对DataFrameGroupBy按照列名进行索...
分割数据的目的是将DF分割成为一个个的group。为了进行groupby操作,在创建DF的时候需要指定相应的label: df = pd.DataFrame( ...: { ...: "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"], ...: "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one...
select city,max(temperature) from city_weather group by city; groupby:先对数据分组,然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 本次演示: 一、分组使用聚合函数做数据统计 二、遍历groupby的结果理解执行流程 三、实例分组探索天气数据 import pandas as pd ...
for i in range(len(df1_name)): #循环遍历第一层 df_level = df_group.loc[[df1_name[i],'df4']] #这里是选出第一层的所有信息 df_level_ch = pd.DataFrame(df_level) #由于上面得到是Series我们需要将它转换为DataFrame才能更好的操作
select city,max(temperature) from city_weather group by city; groupby:先对数据分组,然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 本次演示: 一、分组使用聚合函数做数据统计 二、遍历groupby的结果理解执行流程 三、实例分组探索天气数据 import pandas as pd ...
groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=no_default, observed=False, dropna=True): by: 指定根据哪个/哪些字段分组,默认值是None,按多个字段分组时传入列表。by参数可以按位置参数的方式传入。
14.遍历分组结果,通过A,B两列对df进行分组,分组结果的组名为元组。 for name, group in df.groupby(['A','B']):print(name)print(group) AI代码助手复制代码 15.通过A列对df进行分组,并查看分组对象的bar列。 df.groupby(['A']).get_group(('bar')) ...