Pandas: วิธีรับกลุ่มหลังจากใช้ groupby()

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อรับกลุ่มเฉพาะหลังจากใช้ฟังก์ชัน groupby() บน Pandas DataFrame:

วิธีที่ 1: รับกลุ่มหลังจากใช้ groupby()

 grouped_df. get_group (' A ')

วิธีที่ 2: รับคอลัมน์เฉพาะจากกลุ่มหลังจากใช้ groupby()

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: รับกลุ่มหลังจากใช้ groupby()

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชัน groupby( ) เพื่อจัดกลุ่มแถวตามชื่อร้านค้า จากนั้นใช้ฟังก์ชัน get_group() เพื่อดึงแถวทั้งหมดที่เป็นของกลุ่มที่มีชื่อกลุ่ม “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

โปรดทราบว่า get_group() ส่งคืนแถวทั้งหมดที่อยู่ในกลุ่มที่มีชื่อกลุ่ม “A”

ตัวอย่างที่ 2: รับคอลัมน์เฉพาะจากกลุ่มหลังจากใช้ groupby()

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชัน groupby( ) เพื่อจัดกลุ่มแถวตามชื่อร้านค้า จากนั้นใช้ฟังก์ชัน get_group() เพื่อดึงข้อมูลแถวทั้งหมดที่อยู่ในกลุ่มที่มีชื่อกลุ่ม “A” สำหรับคอลัมน์ “sales” และ “Refunds” เท่านั้น : :

 #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

โปรดทราบว่า get_group() ส่งคืนแถวทั้งหมดของกลุ่มที่มีชื่อกลุ่ม “A” สำหรับคอลัมน์ “การขาย” และ “การคืนเงิน” เท่านั้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีดำเนินการผลรวม GroupBy ใน Pandas
วิธีใช้ Groupby และ Plot ใน Pandas
วิธีนับค่าที่ไม่ซ้ำโดยใช้ GroupBy ใน Pandas