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python - pandas - 如何获取 groupby 对象的最后 n 组并将它们组合为数据框

coder 2023-08-15 原文

如何在 df.groupby() 之后获取最后“n”组并将它们合并为一个数据框。 

data = pd.read_sql_query(sql=sqlstr, con=sql_conn, index_col='SampleTime')
grouped = data.groupby(data.index.date,sort=False)

完成 grouped.ngroups 后，我得到的组总数为 277。我想合并最后 12 个组并生成一个数据框。

最佳答案

Pandas GroupBy 对象是可迭代的。要提取可迭代对象的最后 n 元素，通常不需要从可迭代对象创建列表并对最后 n 元素进行切片。这将占用大量内存。

相反，您可以使用 itertools.islice(如@mtraceur 所建议的那样)或 collections.deque。两者都在 O(n) 时间内工作。

itertools.islice

与生成器不同，Pandas GroupBy 对象是可重用的可迭代对象。因此，您可以通过 len(g) 为 GroupBy 对象 g 计算组数，然后切片 g 通过 islice。或者，也许更惯用，您可以使用 GroupBy.ngroups。然后使用 pd.concat连接可迭代的数据帧:

from operator import itemgetter

g = data.groupby(data.index.date, sort=False)
res = pd.concat(islice(map(itemgetter(1), g), max(0, g.ngroups-12), None))

collections.deque

或者，您可以使用 collections.deque 并指定 maxlen，然后像以前一样连接。

from collections import deque

grouped = data.groupby(data.index.date, sort=False)
res = pd.concat(deque(map(itemgetter(1), grouped), maxlen=12))

如 collections 文档中所述:

Once a bounded length deque is full, when new items are added, a corresponding number of items are discarded from the opposite end.... They are also useful for tracking transactions and other pools of data where only the most recent activity is of interest.

关于python - pandas - 如何获取 groupby 对象的最后 n 组并将它们组合为数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52895305/

并将为数codecollectionssectionpythonpandaspandas-groupby

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