我们可以看到，通过for循环语句，我们分别可以拿到子分组名称name，和子分组数据group，这个过程是循环自动进行的。如果我们要对子分组进行操作的话，则需要在for循环中，编写操作代码。如果我们要访问子分组中的数据元素，则需要在for循环语句中，再嵌套一个for循环，才能访问到子分组中的数据元素。我们还可以通过get_...
关键技术:df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按列col1进行分组后,col2的值。 二、遍历各分组 GroupBy对象支持迭代,可以产生一组二元元组(由分组名和数据块组成)。 【例4】对groupby对象进行迭代,并打印出分组名称和每组元素。 关键技术:采用for函数进行遍历,name表示分组名称...
DateFrame的gropuby函数,返回类型是DataFrameGroupBy,而Series的groupby函数,返回类型是SeriesGroupBy 查看源码后发现他们都继承了BaseGroupBy,继承关系如图所示 BaseGroupBy类中有一个grouper属性,是ops.BaseGrouper类型,但BaseGroupBy类没有__init__方法,因此进入GroupBy类,该类重写了父类的grouper属性,在__init__方法中...
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,其中包括学生姓名、年龄和性别等信息。我们...
for name, group in df.groupby('key1'): print (name) print (group) 1 2 3 可以看出name就是groupby中的key1的值,group就是要输出的内容。 同理: for (k1,k2),group in df.groupby(['key1','key2']): print ('===k1,k2:')
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 ...
groupby(['age', 'gender']) # 根据 gender 进行分组,将 name 作为分组的键 gp3 = df['gender'].groupby(df['name']) # 查看分组 print(gp2.groups) # 分组数量 print(gp2.count()) # 选择分组 print(gp2.get_group((22, '男'))) print('---') # 聚合 gp4 = df.groupby(df['gender'])...
如果传递的是(name,function)形式,则每个元组的name将会被作为DF数据的列名: 不同的函数应用到一个或者多个列上 笔记2:只有当多个函数应用到至少一个列时,DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据:通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 ...
字典或 Series,存在 label-> group name 映射 对于DataFrame 对象,传入列名或索引级别名字符串 df.groupby('A') 是df.groupby(df['A']) 的语法糖 上面任意组合的列表 注意:如果传入的字符串既匹配列名,又匹配索引级别名,会引发异常 In [6]: df = pd.DataFrame( ...: { ...: "A": ["foo", "bar...
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】 ...