如何迭代 Python 中的数据帧组——熊猫？
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在本文中，我们将看到如何迭代数据帧被划分的组。所以，让我们看看完成这项任务的不同方法。
首先，让我们创建一个数据帧:
代码:
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary
dict = {'X': ['A', 'B', 'A', 'B'],
'Y': [1, 4, 3, 2]}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
# show the dataframe
df
输出:
方法 1: 使用data frame . group by()。****
此功能用于根据某些标准将数据分成组。
*示例:*我们将简单地迭代所有创建的组。
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary
dict = {'X': ['A', 'B', 'A', 'B'],
'Y': [1, 4, 3, 2]}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
# group by 'X' column
groups = df.groupby("X")
for name, group in groups:
print(name)
print(group)
print("\n")
*输出:*
在上面的例子中，我们已经根据“X”列进行了分组。因为在“X”列下有两个不同的值，所以我们的数据框将被分成两组。那么我们的 for 循环将运行 2 次，因为数字组是 2。“name”代表组名,“group”代表实际分组的数据帧。
*方法二:*将数据框. groupby() 和group by _ object . groups . keys()一起使用。
Groupby_object.groups.keys()方法将返回组的键。
*示例:*我们将迭代这些键。
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary
dict = {'X': ['A', 'B', 'A', 'B'],
'Y': [1, 4, 3, 2]}
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
# group by "X" column
groups = df.groupby('X')
# extract keys from groups
keys = groups.groups.keys()
for i in keys:
print(groups.get_group(i))
print('\n')
*输出:*
在上面的例子中，我们将使用函数 groups.get_group() 来获取所有的组。首先我们将获取该组的所有键，然后遍历该组，然后为每个键调用 get_group() 方法。 get_group() 方法会返回组合键对应的组。
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