Панды: как получить группу после использования groupby()

Вы можете использовать следующие методы, чтобы получить определенную группу после использования функции groupby() в DataFrame pandas:

Способ 1: получить группу после использования groupby()

 grouped_df. get_group (' A ')

Способ 2: получить определенные столбцы из группы после использования groupby()

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 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

Пример 1. Получение группы после использования groupby()

Следующий код показывает, как использовать функцию groupby( ) для группировки строк по имени магазина, а затем использовать функцию get_group() для получения всех строк, принадлежащих группе с именем группы «A»:

 #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

Обратите внимание, что get_group() возвращает все строки, принадлежащие группе с именем группы «A».

Пример 2. Получение определенных столбцов из группы после использования groupby()

В следующем коде показано, как использовать функцию groupby( ) для группировки строк по названию магазина, а затем использовать функцию get_group() для получения всех строк, принадлежащих группе с именем группы «A», только для столбцов «Продажи» и «Возвраты». :

 #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

Обратите внимание, что get_group() возвращает все строки, принадлежащие группе с именем группы «A», только для столбцов «продажи» и «возвраты».

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как выполнить сумму GroupBy в Pandas
Как использовать Groupby и Plot в Pandas
Как посчитать уникальные значения с помощью GroupBy в Pandas