如何在Python-Pandas中遍历数据框架组
在这篇文章中,我们将看到如何在一个数据框所划分的组中进行迭代。那么,让我们来看看完成这项任务的不同方法。
首先,让我们创建一个数据框架:
# 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:
在Python-Pandas中对数据框组进行迭代
使用DataFrame.groupby()来迭代数据框组
Python中的DataFrame.groupby( )函数被用来根据一些标准将数据分成几组。
# 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Python-Pandas中对数据框组进行迭代
在上面的例子中,我们以 “X “列为基础进行分组。由于 “X “列下有两个不同的值,所以我们的数据框将被分为2组。然后我们的for循环将运行2次,因为组的数量是2。”name “代表组名,”group “代表实际分组的数据框。
同时使用Dataframe.groupby()和Groupby_object.groups.key()
Groupby_object.groups.keys()方法将返回组的键。
# 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Python-Pandas中对数据框组进行迭代
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,我们将获得组的所有键,然后遍历这些键,然后为每个键调用get_group()方法。