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_...
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...
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...
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...
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:')
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】 ...
(df1)1011grp1=df1.groupby('symbol')12grp2=df1.groupby(['symbol','tdate'])1314print('#可用循环语句访问组名和每组的内容')15forname,groupingrp1:16print(name)17print(group)1819print('#通过组名访问数据')20print(grp1.get_group('001'))21print(grp2.get_group(('001','201901')))2223...
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 ...
groupby('name') print(type(group_by_name) 输出结果为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'> 八、读写文本格式数据的方法 序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号 2 read_table 从文件...
类比SQL的join和groupby功能,pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能,实际上,SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能,Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表,这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作,对pandas中的一列字符串进行通函数操作,而且自带正则表...