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...
查看分组 #方法1:利用for循环,遍历输出 for group in group_list: print(group)#方法2:利用groupby中的属性 group_df = df.groupby(by='制造商') group_df.groups3.2 筛选分组 根据“制造商”、“类别”分组,并选择“Acco”是“办公用品”的数据 df.groupby().get_group()【注:条件是元组结构传入的】 ...
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_group函数...
get_group()提取分组后的组---')print(df.groupby(['X']).get_group('A'),'\n')print(df.groupby(['X']).get_group('B'),'\n')print('---')# groups:将分组后的groups转为dict,可以字典索引方法来查看groups里的元素grouped = df.groupby(['X'])print(grouped.groups)print(grouped.groups[...
forname, groupingroupbying:print(name)print(group) 选择分组get_group() groupbying.get_group('孙悟空')''' name salary score 0 孙悟空 719 6 5 孙悟空 857 6 ''' 同一个列名使用不同聚合函数agg df.groupby('name')['score'].agg(['sum','max','min','mean','size']).reset_index()''...
要获得特定的组,简单地使用get_group()。 图13 应用操作 一旦有了拆分数据集,就可以轻松地对数据子集应用操作。要计算“Fee/Interest Charge”组的总开支,可以简单地将“Debit”列相加。 图14 可能还注意到,我们可以使用.loc方法获得与...
group_a = df.groupby('Category').get_group('A') print(group_a) 问题2:分组时遇到KeyError错误怎么办? 解决方法:确保用于分组的列名在 DataFrame 中存在且拼写正确。 代码语言:txt 复制 # 确保列名正确 if 'Category' in df.columns: grouped = df.groupby('Category')['Value'].mean() ...
要获得特定的组,简单地使用get_group()。 图13 应用操作 一旦有了拆分数据集,就可以轻松地对数据子集应用操作。要计算“Fee/Interest Charge”组的总开支,可以简单地将“Debit”列相加。 图14 可能还注意到,我们可以使用.loc方法获得与上面的groupby方法完全相同的结果。然而,.loc方法一次只执行一个操作,而groupby...
grouped = df.groupby('Name') 1. 2. 3. 步骤四: 取出指定数据 我们可以通过get_group方法取出指定组的数据,比如我们想要取出Bob的数据: 引用形式的描述信息 ```python bob_data = grouped.get_group('Bob') print(bob_data) 1. 2. 3. 4. ...