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(data)grouped=df.groupby('Gender')female_group=grouped.get_grou...
现在,我们可以使用groupby方法对DataFrame进行分组。例如,我们可以按照学生姓名进行分组: grouped=df.groupby('Name') 1. 获取分组后的数据的索引 一旦我们对数据进行了分组,我们就可以使用get_group方法来获取特定分组的数据。同时,我们也可以使用groups属性来查看所有分组的索引。 下面是一个示例,演示如何获取分组后的...
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) })...
将资料进行群组化后,得到了DataFrameGroupBy物件,我们就可以使用get_group()方法(Method),指定Job(职业)栏位中的不同群组,来检视其中的所有栏位,如下范例: 截取部分执行结果 以上执行结果,就是就业人员(Employed)群组的所有栏位资料。如果想要检视学生(Student)群组,将第8行的Employed替换成Student即可,非常的方便。
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】 ...
Pandas groupby:拆分-应用-合并的过程 本质上,groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程: Split拆分:将数据拆分为组 Apply应用:将操作单独应用于每个组(从拆分步骤开始) Combine合并:将结果合并在一起 Split数据集 拆分数据发生在groupby()阶段。按支出类别拆分数据,结果实际上是一个DataFrameGroupBy对象。如果只是将...
Pandas groupby:拆分-应用-合并的过程 本质上,groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程: Split拆分:将数据拆分为组 Apply应用:将操作单独应用于每个组(从拆分步骤开始) Combine合并:将结果合并在一起 Split数据集 拆分数据发生在groupby...
Python分组函数通常用于对数据进行分类和聚合,如groupby()。 在Python中,分组(grouping)是一种常见的数据处理操作,通常我们会使用pandas库中的groupby方法来实现数据的分组。groupby可以根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)对数据进行分组。 基本用法 ...
Groupby操作 字符串操作 索引操作 Groupby操作 建立一个DataFrame结构进行groupby操作 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', ...