假设我有一个带有’A’,’B’,’C’作为列名的pandas DF
A B C
a1 b11 c11
a1 b12 c12
a2 b21 c21
a2 b22 c22
我可以按’A’分组,但我可以得到
A B C
a1 [b11,b12], [c11,c12]
a2 [b21,b22], [c21,c22]
没有任何聚合?希望订单(b12之前的b11)保留在原始表中.
解决方法:
我不知道怎么做你想要的,但也许这足够接近:
In [23]: df = pd.DataFrame({'A' : ['a1', 'a1', 'a2', 'a2'],
'B' : ['b11', 'b12', 'b21', 'b22'],
'C' : ['c11', 'c12', 'c21', 'c22']})
In [24]: grpA = df.groupby('A')
In [25]: a1 = grpA.get_group('a1')
使用它然后我得到:
In [26]: a1['B'] # or a1.B
Out[26]:
0 b11
1 b12
Name: B
也:
In [39]: import numpy as np
In [40]: np.array(a1.B)
Out[40]: array([b11, b12], dtype=object)
最后:
In [41]: grpdA.get_group('a1').B.tolist() # leave off `.tolist()` to get a series
Out[41]: ['b11', 'b12']
希望有所帮助.
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 [email protected] 举报,一经查实,本站将立刻删除。