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('city')london_group=grouped.get_group('London')print(london_group) Python Copy Output: 这个例...
groups["小红"]]) # 直接获取“小红”这一组的数据,get_group("小红")与iloc操作结果相同 print(grouped.get_group("小红")) df.groupby("人"):按“人”这一列进行分组。此操作会根据“人”列的值(例如“小红”和“小明”)将数据分成若干组,返回一个GroupBy对象。 grouped.groups:查看分组后的数据...
一、pandas.group_by 首先来看一下案例的数据格式,使用head函数调用DataFrame的前8条记录,这里一共4个属性 column_map.head(8) work_order 表示工序, work_station表示工位,rang_low, range_high 表示对应记录的上下限,现在使用groupby统计每个工序工位下面各有多少条记录 column_map.groupby(['work_order','work...
'\n')print('---')# .get_group()提取分组后的组grouped = df.groupby(['X'])print(grouped.groups)print(grouped.groups['A'])# 也可写:df.groupby('X').groups['A']print('---')# .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sz = ...
groupby的操作过程如下 split, 第一步,根据某一个或者多个变量的组合,将输入数据分成多个group apply, 第二步, 对每个group对应的数据进行处理 combine, 第三步,将分组处理的结果合并起来,形成一个新的数据 图示如下 上述例子在python中的实现过程如下
groupby(["X"]).get_group("A") Out[25]: X Y 0 A 1 2 A 3 In [26]: df3.groupby(["X"]).get_group("B") Out[26]: X Y 1 B 4 3 B 2 dropna 默认情况下,NaN数据会被排除在groupby之外,通过设置 dropna=False 可以允许NaN数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
然后通过aggregate()函数，对分组后的数据进行sum的汇总聚合操作。注意，这里聚合的列是C和D两列。以下是更加简易的聚合方法 重新生成数据标签索引 也可以使用reset_index函数，重新生成索引 可以看出，重新生成索引之后，聚合后的结果数据集，更加整理，美观。以上就是我们groupby第二部分的内容。
grouped_multi.get_group((1, 'male')) # 因为是按照两个属性分类的,所以索引是要按照元组索引,Pclass值为1且性别为男的组 小结 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...
这个例子展示了如何使用get_group方法获取London组的所有数据。 6. 索引的应用场景 获取GroupBy对象的索引有多种实际应用场景,下面我们将探讨几个常见的用例。 6.1 数据过滤 使用索引可以帮助我们快速过滤数据。 示例代码: importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],...
在这个例子中,grouped就是一个DataFrameGroupBy对象。 2. 将DataFrameGroupBy转换为DataFrame 要将DataFrameGroupBy对象转换回DataFrame,我们可以使用get_group方法或reset_index方法。 2.1 使用get_group方法 get_group方法允许我们获取指定分组的数据。例如,要获取’A’为’foo’且’B’为’one’的分组数据,可以这样做:...