如何使用pandas遍历groupby列？
使用pandas遍历groupby列可以通过以下步骤实现：
- 导入pandas库并读取数据：首先，导入pandas库并使用
read_csv()函数读取数据集，将其存储在一个DataFrame中。
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')- 使用groupby函数进行分组：使用
groupby()函数将数据按照指定的列进行分组。可以选择一个或多个列作为分组依据。
# 按照指定列进行分组
grouped = data.groupby('column_name')- 遍历分组并进行操作：使用
for循环遍历每个分组，并对每个分组进行操作。可以使用get_group()函数获取每个分组的数据。
# 遍历分组并进行操作
for name, group in grouped:
# 获取当前分组的数据
group_data = grouped.get_group(name)
# 在这里进行你想要的操作
# 例如，计算每个分组的平均值
avg_value = group_data['column_name'].mean()
# 打印结果
print(f"分组 {name} 的平均值为 {avg_value}")在上述代码中，column_name是你想要进行分组的列名。你可以根据实际情况修改代码以适应你的数据集和操作需求。
关于pandas的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：
相关·内容
2回答
print (group['time_stamp'].ix[i+2] - group['time_stamp'].ix[i] <= pd.Timedelta(days=7))
它正确地显示了一些值，但随后抛出了KeyError: 3我如何过滤所有满足条件的user_id？
浏览 16提问于2018-03-04得票数 0
我在DataFrame上应用了groupby，之后它将DataFrame转换为pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy格式。如何将pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame，或者如何从pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGr
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
早上好,具体地说，我有一个名为IP的列，还有一个名为VISITTIME的列。我添加了两个列OLDEST和NEWEST，它们需要包含该行IP的最小和最大VISITTIME。使用： df.groupby('
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
1回答
Pandas dataframe有一个这样的列：我想根据time列的groupby()逻辑创建ID列，如下所示：知道如何递增地这样做:使用index作为列，或者使用groupby()和rank函数：
df['ID'] = df.groupby('time')['time'].rank(method='fir
浏览 1提问于2019-02-24得票数 0
回答已采纳
我有一个按列ID分区的数据集，并将其写入磁盘。这会导致每个分区在文件系统中获得自己的文件夹。现在我正在读回这些数据，并想先调用groupBy('ID')，然后再调用一个pandas_udf函数。我的问题是，既然数据是由ID分区的，那么groupBy('ID')会比没有分区的数据快吗？例如，使用文件夹结构一次读取一个ID是不是更好？我担心groupBy操作会遍历每条记录，即使它们已经被分区。
浏览 1提问于2019-11-07得票数 0
1回答
我在python (2.7)中有一个pandas (v0.12)数据帧data。我对data中的A和B列进行了groupby()，以形成类型为<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>的groups对象。我想遍历groups中包含多行的数据帧并对其应用一个函数。我的代码如下，这里的每个数据帧都是键、值对中的value：groups
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
1回答
我已经按排序顺序构建了一个pandas数据框架，并希望遍历具有特定列的相同值的组。在我看来，groupby功能对此很有用，但据我所知，执行groupby并不能保证键的顺序。如何按排序顺序提取unqiue列值。Foo,1Bar,2我想要一个列表"Foo"，“酒吧”，其中的顺序是由原始数据帧的顺序保证。然后，我可以使用这个列表来提取适当的行。在我的例子中，排序实际上是由数据框中也给出
浏览 2提问于2013-12-19得票数 5
time_of_day"] = "default value" #Formed a new column named time of the day for timestamps 因此，我在项目开始时创建了这些列，用于绘图和我编辑的数据分组，并使用某些值填充这些列，我想在data_c上执行manipulaton.After操作。avg_d = data_c.groupby(by = 'distance').sum().reset_index() 虽然当我在data
浏览 22提问于2019-03-20得票数 0
回答已采纳
1回答
在Python3.6中，我在for循环的帮助下遍历了pandas dataframe中的groupby列。这样做的问题是，如果我有很多数据，它就会变得很慢。这是我的代码：dataDict = {}
for metric, df_metric in frontendFrame.groupby('METRIC'): #dataDict[metric] = df_metric.to_dict('records')
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
回答已采纳
它可以在没有聚合或计数的情况下遍历Pyspark groupBy数据帧吗？例如Pandas中的代码： for i, d in df2:Is there a difference in howto iterate groupby in Pyspark or have to use aggregation and count?
浏览 54提问于2020-01-07得票数 3
回答已采纳
2回答
如何将数据集与熊猫群相结合
、、、、
我有一个dataframe df和一个列df['table']，这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby：name tableJoe Pandas df2Bob, df3, and df4Emil
浏览 0提问于2020-10-07得票数 7
回答已采纳
我使用了一个简单的'groupby‘来压缩Pandas数据帧中的行： df = df.groupby(['col1', 'col2', 'col3']).sum() 在新的DataFrame 'df‘中，'groupby’函数中使用的三列现在在索引中是固定的，并且不再是列索引0、1和2-以前的列索引4现在是列索引0。如何
浏览 12提问于2021-04-28得票数 2
回答已采纳
1回答
在 (CSV格式)中，有几列带有值，我如何结合使用fillna和df.groupby("DateSent")来使用组的min()/3填充所有需要的列？("DateSent")["data"].transform(lambda x: x.fillna(x.min()/3))
df["value"] = df.groupby("DateSent"].transf
浏览 2提问于2021-02-09得票数 4
在那之后，我还想把'Year‘和'Flight Date’列组合成date time，我想按date time来索引航班。我不知道该怎么做，因为我刚接触python和pandas data = pd.read_csv("groundhog_query.csv")
Index(['Year',Div_Airport_4_ID',
'Div_4_Tail_Num', 'Div_Airport_5_ID', &#
浏览 14提问于2019-04-16得票数 0
假设我有这样的数据：patient_id99 1003014 200我想要的是能够报告这一点：longest range = 180 (200 - 20)
浏览 2提问于2016-01-19得票数 1
回答已采纳
假设我有一个具有列x, a, b, c的数据框架，并且我希望通过a, b, c进行聚合，以便通过函数myfun从x的列表中获得一个值y，然后复制每个窗口/分区中所有行的值。we have a list of Record as df for key, group_iter in itertools.groupby我对pandas不是很熟悉。在这种情况下有帮助吗？
附带问题:我的问题属于哪一类？聚合？隔
浏览 0提问于2013-12-06得票数 7
回答已采纳
我正在尝试理解如何帮助我在一个巨大的数据集上进行数据转换。我需要执行的任务如下面的pandas示例所示。import pandas as pd
pdf = pd.DataFrame({'ID': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],pdf['ANY1'] = pdf[v
浏览 0提问于2016-07-07得票数 1
我对Pandas很陌生，并且正在处理表单的多索引数据集(由groupby生成)： Year DayName2 Value2对于每个组(唯一的名称、年、月、日)，只有最后两列的值不同，其余的列是相同的。行将以SpeciesName值作为列标题，SpeciesValue值作为条目。遍历da
浏览 3提问于2017-08-07得票数 1
回答已采纳
在pandas中，我想要做的是：df.groupby('A').filter(lambda x: x.name > 0) - group by列A，然后过滤名称为non positive的组。但是，当GroupBy.filter返回DataFrame时，这会取消分组，从而丢失分组。我想按这个顺序来做，因为它应该对计算要求较低，因为filter后面跟着groupby会遍历DataFrame两次，不是吗(首先过滤，然后分组)？谢谢 A B
1 -1
浏览 3提问于2018-04-14得票数 12
我在Pandas中有一个dataframe，它的格式如下(还有一堆其他列)。2 1 False6 2 3 True我想按芯片分组，计算每个chip的WL数量，并对ok列中的每个值执行逻辑预期输出应如下所示：0 1 4 True在Matlab中，这可以通过使用以下命令来实现：a
浏览 1提问于2014-07-03得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
