有时候,我们需要获取特定组的数据,这时就可以使用get_group方法。get_group方法接受一个键值作为参数,返回指定组的数据。下面是一个示例: importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Gender':['F','M','M','F','F'],'Age':[25,30,35,40,45]}df=pd.DataFrame(d...
get_group方法的语法如下: grouped=df.groupby('column_name')grouped.get_group('group_name') 1. 2. df为DataFrame对象 column_name为分组依据的列名 group_name为指定的分组名称 get_group方法的示例 为了更好地理解get_group方法的使用,我们来看一个示例。假设我们有一个包含学生信息的数据集,其中包括学生姓...
在使用groupby函数时,可以通过以下方式从DataFrame获取列: 使用get_group方法:get_group方法用于获取指定分组的数据。首先,使用groupby函数对DataFrame进行分组操作,然后使用get_group方法获取指定分组的数据。例如,假设有一个DataFrame对象df,其中包含两列'Category'和'Value',我们想要按照'Category'列进行分组,并获取...
df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # #有这么一个数据 #df =DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4) })...
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4) # print(df) #根据制造商分组 group_df = df.groupby(by='制造商') print(group_df)【注:分组后的结果是一个DataFrameGroupBy对象,可以用list()转化后查看】 ...
for循环可以直接遍历每个group 1.2.1遍历单个列聚合的分组 g=df.groupby('A') for name.group in g: print(name) print(group) print() g.get_group('bar')#获得单个分组的数据 1.2.2遍历多个列聚合的分组(其实所有的聚合统计,都是在dataframe和series上进行的) ...
也可以把元组传入get_groupby d.get_group(('foo','one')) 2.4 可以直接查询group的某几列,生成series或dataframe d=df.groupby(['A','B'])forname,groupind["C"]:print(name)print(group) ('bar', 'one') 1 -0.294708 5 -0.907187 Name: C, dtype: float64 ...
Pandas 具有高性能内存中连接操作,与 SQL 相似,它提供了 merge() 函数作为 DataFrame 对象之间连接操作的入口,我们通过示例来看一下。 代码语言:javascript 复制 from pandas import DataFrame import pandas as pd df1 = DataFrame({'A':[2, 4, 5], 'B':[1, 2, 3], 'C':[2, 3, 6]}) df2 = ...
pandas库DataFrame的分组,拼接,统计运算等用法 数组信息查看,注释段 Group by分组 o查看group_by_name的组成groups方法 o查看group分组情况 o选择group分组 1.)按一个columns分组 1.a)按一个columns分组后,对其余各columns做一种统计运算 1.b)按一个columns分组后,对其余各columns做多种统计运算 2.)按多个columns...
group = emp_g.get_group(True) sum_emp = len(group) female_emp = len(group[group['GENDER']=='F']) male_emp = sum_emp-female_emp group_cond.append([employed_list[n],male_emp,female_emp]) group_df = pd.DataFrame(group_cond,columns=['EMPLOYED','MALE','FEMALE']) ...