使用pandas遍历groupby列可以通过以下步骤实现: 导入pandas库并读取数据:首先,导入pandas库并使用read_csv()函数读取数据集,将其存储在一个DataFrame中。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') 使用groupby函数进行分组:使用groupby()函数将数据按照指定的列进行分组...
#按“人”和“人物”两列进行分组print(df.groupby(["人","人物"]).groups)# 获取指定分组“('小红', '雷神')”的数据print(df.groupby(["人","人物"]).get_group(("小红","雷神"))) 五 聚合计算 #按“人”这一列进行分组grouped=df.groupby("人")# 打印每个分组的键及其对应的行索引print(gro...
print(df.groupby("A").agg({"C":np.sum, "D":np.mean})) """ 二、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 g = df.groupby("A") print(g) # 对象:DataFrameGroupBy # for循环遍历它的名称,group,空行 # “一”有5个值,“二”有3个值,...
[True, False, True, False, False, True]} df = pd.DataFrame(data) # 使用groupby方法按照Group列进行分组 groups = df.groupby('Group') # 遍历每个组 for group_name, group_data in groups: # 根据每个组中的关闭条件选择值 closed_values = group_data[group_data['Closed'...
二、用for遍历groupby 2.1 #用for循环遍历c=df.groupby('A')forname,groupinc:print(name)print(group) bar A B C D从输出结果看出,name就是A列的取值,group就是按A列不同取值的分组结果 1 bar one 0.468276 -0.288917 3 bar three 0.322501 -0.115328 ...
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、最低温度、平均空气质量指数 ...
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 import numpy as np # 加上这一句,能在jupyter notebook展示matplot图表 %matplotlib inline df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo...
我按id 和 name 对数据框进行分组,因此我可以一次遍历每个组数据: >>> grp = df.groupby(['id','name']) <pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x103334c88> 现在我正在遍历每个组的行并将其打印出来: >>> for name,group in grp: ... for row,data in group.iterrows(): .....
二、DataFrameGroupBy对象 经过groupby()分组后得到的是一个DataFrameGroupBy对象,不可以直接显示具体数据,只能显示出在内存中的内存地址。 对于该对象具体数据,我们可以通过迭代来进行查看: # 可以进行遍历 foriingrouped: print(i) print("*"*100)#返回一个两个元素的元组,第一个是国家(Country),第二个是该国家...