通过pandas groupby对象正确迭代存在一个特定问题,我还不了解足以解决我问题的潜在动态。
下面是一个简短的示例代码来模拟我的问题:
import pandas as pd
from pandas import *
import random
rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A':['foo','bar','baz']*3,
'B': [400,800,800,1200,400,1200,800,400,1200],
'C': rand.randn(9),
'D': rand.randint(0, 20, 9)})
df.head(9)
现在我需要遍历按两列分组的数据帧' A'和' B'首先由' bar',' baz'和' foo'然后选择400,800和1200,然后从列C' C中选择值。和' D'对于情节 - 低于我的选择尝试:
for k1, gp in df.groupby(['A']):
print '1st key =' + str(k1)
for k2, gp in df.groupby(['B']):
print '2nd key =' + str(k2)
print gp[['C','D']]
产生输出
1st key =bar
2nd key =400
C D
0 1.624345 14
4 0.865408 17
7 -0.761207 9
2nd key =800
C D
1 -0.611756 18
2 -0.528172 4
6 1.744812 13
2nd key =1200
C D
3 -1.072969 9
5 -2.301539 0
8 0.319039 9
1st key =baz
2nd key =400
C D
0 1.624345 14
4 0.865408 17
7 -0.761207 9
2nd key =800
C D
1 -0.611756 18
2 -0.528172 4
6 1.744812 13
真正接近我需要的是什么,但是从整个数据中列出了C和D的值。例如,他并没有抓住A' A' =' bar' 和' B' = 800但是' B'的所有值无论列中的名称是什么,都是= 800;'。
我想要创建的是:
1st key =bar
2nd key =400
C D
4 0.865408 17
7 -0.761207 9
2nd key =800
C D
1 -0.611756 18
1st key =baz
2nd key =800
C D
2 -0.528172 4
2nd key =1200
C D
5 -2.301539
8 0.319039
我希望,这可以在groupby对象中实现,因为它似乎是一个干净而灵活的解决方案。我也对具有逻辑条件的循环开放,但如果可能的话,我想以groupby方式解决它。提前谢谢!
答案 0 :(得分:0)
您的代码groupby
s A值,然后,对于每个这样的值,groupby
再次整个数据帧由B,这就是为什么你&# 39;重新获得太多组合。
要做你想做的事,你的双循环应该groupby
B值只对第一个groupby
的结果:
for k1, gp1 in df.groupby(df.A):
print '1st key', k1
for k2, gp2 in gp1.groupby(gp1.B):
print '2nd key', k2
print gp2
(注意第3行的差异),输出
1st key bar
2nd key 400
A B C D
4 bar 400 0.865408 17
7 bar 400 -0.761207 9
2nd key 800
A B C D
1 bar 800 -0.611756 18
1st key baz
2nd key 800
A B C D
2 baz 800 -0.528172 4
2nd key 1200
A B C D
5 baz 1200 -2.301539 0
8 baz 1200 0.319039 9
1st key foo
2nd key 400
A B C D
0 foo 400 1.624345 14
2nd key 800
A B C D
6 foo 800 1.744812 13
2nd key 1200
A B C D
3 foo 1200 -1.072969 9