pandas groupby 数据聚合与分组
- GroupBy 四种分组键
* - DataFrame列名的值
- 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者Series
– - 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组
- 可以在轴索引或者索引中的单个标签上调用的函数
- groupby().get_group()
groupby语法
df.groupby(
by=None,
axis=0,
level=None,
as_index: bool = True,
sort: bool = True,
group_keys: bool = True,
squeeze: bool = False,
observed: bool = False,
)
GroupBy 四种分组键
DataFrame列名的值
- 其中列名可以是一个单列名，也可以是一个包含多列名的数组
- 列名变成分组后index行索引的名字
- as_index设成False的时候，禁用分组键作为行索引
; 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者Series
Series
; 字典
字典中的键不需要包含所有的index，也可以包含index中没有的键
与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组
- 当使用值列表时，分组的index不再有默认名字
; 可以在轴索引或者索引中的单个标签上调用的函数
作为分组键传递的函数将会按照每个索引值调用一次，同时返回值会被用作分组名称。
groupby().get_group()
pandas按照列groupby后，可以按照值取对应的group。
当对多列进行groupby时，get_group时需要输入多列值的tuple，比如get_group((‘a’, 1))，其中’a’为第一个group列中的某个值，1为第二个group列中的某个值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':['a', 'b', 'c','a', 'b', 'c'], 'col2':[1,2,3,4,5,6]})
df
>>> col1 col2
0 a 1
1 b 2
2 c 3
3 a 4
4 b 5
5 c 6
df.groupby('col1').get_group('a')
>>> col1 col2
0 a 1
3 a 4
df.groupby(['col1', 'col2']).get_group(('a', 1))
>>> col1 col2
0 a 1
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39925939/article/details/126021531
Author: 每天都想躺平的大喵
Title: 【python pandas groupby】
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