Pandas: so erhalten sie eine gruppe nach der verwendung von groupby()

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um eine bestimmte Gruppe abzurufen, nachdem Sie die Funktion „groupby()“ in einem Pandas-DataFrame verwendet haben:

Methode 1: Rufen Sie die Gruppe ab, nachdem Sie groupby() verwendet haben

 grouped_df. get_group (' A ')

Methode 2: Bestimmte Spalten aus der Gruppe abrufen, nachdem Groupby() verwendet wurde

 grouped_df[[' column1 ', ' column3 ']]. get_group (' A ')

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [12, 15, 24, 24, 14, 19, 12, 38],
                   ' refunds ': [4, 8, 7, 7, 10, 5, 4, 11]})

#view DataFrame
print (df)

  store sales refunds
0 to 12 4
1 to 15 8
2 to 24 7
3 to 24 7
4 B 14 10
5 B 19 5
6 B 12 4
7 B 38 11

Beispiel 1: Eine Gruppe nach der Verwendung von groupby() abrufen

Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion „groupby( )“ Zeilen nach Geschäftsnamen gruppieren und dann mit der Funktion „get_group()“ alle Zeilen abrufen, die zur Gruppe mit dem Gruppennamen „A“ gehören:

 #group rows of DataFrame based on value in 'store' column
grouped_stores = df. groupby ([' store '])

#get all rows that belong to group name 'A'
grouped_stores. get_group (' A ')

    store sales refunds
0 to 12 4
1 to 15 8
2 to 24 7
3 to 24 7

Beachten Sie, dass get_group() alle Zeilen zurückgibt, die zur Gruppe mit dem Gruppennamen „A“ gehören.

Beispiel 2: Bestimmte Spalten aus der Gruppe abrufen, nachdem groupby() verwendet wurde

Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion „groupby( )“ Zeilen nach Geschäftsnamen gruppieren und dann mit der Funktion „get_group()“ alle Zeilen abrufen, die zur Gruppe mit dem Gruppennamen „A“ gehören, nur für die Spalten „Sales“ und „Refunds“. :

 #group rows of DataFrame based on value in 'store' column
grouped_stores = df. groupby ([' store '])

#get all rows that belong to group name 'A' for sales and refunds columns
grouped_stores[[' store ', ' refunds ']]. get_group (' A ')

    store refunds
0 to 4
1 to 8
2 to 7
3 to 7

Beachten Sie, dass get_group() nur für die Spalten „Sales“ und „Refunds“ alle Zeilen zurückgibt, die zur Gruppe mit dem Gruppennamen „A“ gehören.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So führen Sie eine GroupBy-Summe in Pandas durch
So verwenden Sie Groupby und Plot in Pandas
So zählen Sie eindeutige Werte mithilfe von GroupBy in Pandas