Pandas: як отримати групу після використання groupby()

Ви можете використовувати такі методи, щоб отримати конкретну групу після використання функції groupby() у pandas DataFrame:

Спосіб 1: отримати групу після використання groupby()

 grouped_df. get_group (' A ')

Спосіб 2. Отримайте певні стовпці з групи після використання groupby()

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

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці з такими pandas DataFrame:

 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

Приклад 1: отримати групу після використання groupby()

У наступному коді показано, як використовувати функцію groupby( ) для групування рядків за іменем магазину, а потім використовувати функцію get_group() для отримання всіх рядків, що належать до групи з назвою групи “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

Зверніть увагу, що get_group() повертає всі рядки, що належать до групи з назвою групи “A”.

Приклад 2: отримати певні стовпці з групи після використання groupby()

У наведеному нижче коді показано, як використовувати функцію groupby( ) для групування рядків за назвою магазину, а потім використовувати функцію get_group() , щоб отримати всі рядки, що належать до групи з назвою групи «A» лише для стовпців «продажі» та «Відшкодування». :

 #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

Зверніть увагу, що get_group() повертає всі рядки, що належать до групи з назвою групи “A” лише для стовпців “sales” і “refunds”.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як виконати суму GroupBy у Pandas
Як використовувати Groupby та Plot у Pandas
Як підрахувати унікальні значення за допомогою GroupBy в Pandas