如何迭代 Python 中的数据帧组——熊猫？

原文:https://www.geesforgeks.org/如何迭代数据框架-python 中的组-pandas/

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:

蟒蛇 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。

蟒蛇 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。

蟒蛇 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。

---

我们一直在努力

apachecn/AiLearning

---