df.groupby('A').agg({'C':np.mean,'D':np.sum}) 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...
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...
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,...
在使用pandas的时候,有些场景需要对数据内部进行分组处理,如一组全校学生成绩的数据,我们想通过班级进行分组,或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析,这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。在使用pandas进行数据分析时,groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。 groupby的作用可以参考超好用的 pandas 之 ...
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 ...
分组后的数据直接输出是一个groupby对象,想要查看groupby后数据内容方法: (1).grouped.head()、grouped.tail(),分别查看前几条或后几条记录 (2)print(grouped.apply(lambda x:x)) #查看所有数据 (3)遍历的方法 forkey,valueingrouped: print(key)
通过以下方法来遍历分组数据,示例如下: import pandas as pdimport numpy as np data = {'Name': ['John', 'Helen', 'Sona', 'Ella'], 'score': [82, 98, 91, 87], 'option_course': ['C#','Python','Java','C']} df = pd.DataFrame(data)#查看分组grouped=df.groupby('score')for label...
1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x00000123B250E548> for name,group in g: print(name) print(group) print() bar A B C D 1 bar one -0.375789 -0.345869 3 bar three -1.564748 0.081163 ...
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...
可以看到,groupby后返回一个groupby对象,且是一个生成器。既然是生成器我们就可以用for循环遍历里面的元素: for i in df1: print(i) 结果太长,下面是部分截图。通过截图可以看到每个元素是一个tuple, tuple的第一个元素是分组的依据,第二个是具体的值,是一个DataFrame ...