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python - 如何按键访问pandas groupby数据框

coder 2023-04-29 原文

如何通过key访问groupby对象中对应的groupby数据框？

使用以下 groupby:

rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 3,
                   'B': rand.randn(6),
                   'C': rand.randint(0, 20, 6)})
gb = df.groupby(['A'])

我可以遍历它以获取键和组:

In [11]: for k, gp in gb:
             print 'key=' + str(k)
             print gp
key=bar
     A         B   C
1  bar -0.611756  18
3  bar -1.072969  10
5  bar -2.301539  18
key=foo
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

我希望能够通过其 key 访问组:

In [12]: gb['foo']
Out[12]:  
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

但当我尝试使用 gb[('foo',)]似乎有任何与我想要的 DataFrame 对应的方法。

我能想到的最好的是:

In [13]: def gb_df_key(gb, key, orig_df):
             ix = gb.indices[key]
             return orig_df.ix[ix]

         gb_df_key(gb, 'foo', df)
Out[13]:
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

但这有点讨厌，考虑到 Pandas 通常在这些事情上是多么的好。
这样做的内置方法是什么？

最佳答案

您可以使用 get_group方法:

In [21]: gb.get_group('foo')
Out[21]: 
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

注意:这不需要为每个组创建中间字典/每个子数据帧的副本，因此比使用 dict(iter(gb)) 创建简单字典更节省内存。这是因为它使用了 groupby 对象中已有的数据结构。

您可以使用 groupby 切片选择不同的列:

In [22]: gb[["A", "B"]].get_group("foo")
Out[22]:
     A         B
0  foo  1.624345
2  foo -0.528172
4  foo  0.865408

In [23]: gb["C"].get_group("foo")
Out[23]:
0     5
2    11
4    14
Name: C, dtype: int64

关于python - 如何按键访问pandas groupby数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14734533/

按键groupbyfoocodesectionpythonpandasdataframegroup-bypandas-groupby

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