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,...
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...
groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”(拆分 - 应用 - 合并). 拆分:groupby,按照某个属性column分组,得到的是一个分组之后的对象 应用:对上面的对象使用某个函数,可以是自带的也可以是自己写的函数,通过apply(function) 合并:最终结果是个S型数...
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...
1.1 分组的依据 根据某一列分组:grouped_single = df.groupby('School') 可以通过get_group()取出某一个组。 根据某几列分组:grouped_mul = df.groupby(['School','Class']) 通过size()获取组容量 通过ngroup()获取组数 1.2 组的遍历 forname,groupingrouped_single:print(name) ...
1、便利分组数据,查看运行逻辑 g = df.groupby("A") for name,group in g: print(name) print(group) image.png 2、获取单个分组的数据 #参数为对应的分组名 h = g.get_group("bar") print(h) image.png 3、遍历多个列组合的分组 g = df.groupby(["A","B"]) ...
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...