Pandas GroupBy對象 索引與迭代方法
更新時間：2018年11月16日 10:15:45 作者：Claroja
今天小編就為大家分享一篇Pandas GroupBy對象 索引與迭代方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'性別' : ['男', '女', '男', '女',
'男', '女', '男', '男'],
'成績' : ['優(yōu)秀', '優(yōu)秀', '及格', '差',
'及格', '及格', '優(yōu)秀', '差'],
'年齡' : [15,14,15,12,13,14,15,16]})
GroupBy=df.groupby("性別")
GroupBy.iter()
GroupBy對象是一個迭代對象，每次迭代結(jié)果是一個元組，元組的第一個元素是該組的名稱(就是groupby的列的元素名稱)，第二個元素是該組的具體信息，是一個數(shù)據(jù)框，索引是以前的數(shù)據(jù)框的總索引
for name,group in GroupBy: print(name) print(group) 女 年齡 性別 成績 1 14 女 優(yōu)秀 3 12 女 差 5 14 女 及格 男 年齡 性別 成績 0 15 男 優(yōu)秀 2 15 男 及格 4 13 男 及格 6 15 男 優(yōu)秀 7 16 男 差
GroupBy.groups
顯示分組的組名，以及所對應(yīng)的索引
print(GroupBy.groups)
{'女': Int64Index([1, 3, 5], dtype='int64'), '男': Int64Index([0, 2, 4, 6, 7], dtype='int64')}
GroupBy.indices
類似于GroupBy.groups
print(GroupBy.indices)
{'女': array([1, 3, 5], dtype=int64), '男': array([0, 2, 4, 6, 7], dtype=int64)}
GroupBy.get_group(name[, obj])
獲得某一個分組的具體信息
In [2]: GroupBy.get_group("男")
Out[2]:
年齡 性別 成績
0 15 男 優(yōu)秀
2 15 男 及格
4 13 男 及格
6 15 男 優(yōu)秀
7 16 男 差
Grouper([key, level, freq, axis, sort])
應(yīng)用
可以先通過循環(huán)獲得所有的組的名稱
for name in GroupBy: print(name)# 獲得所有分組的名稱 GroupBy.get_group(name) #獲得所有該名稱的數(shù)據(jù)
以上這篇Pandas GroupBy對象 索引與迭代方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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