Question

在多列 groupby 对象上，如何仅访问外部列？对于例如下面，我可以通过：df.get_group(('media', 'entertainment content'))命令访问内部列（娱乐内容），我希望能够访问类似：df.get_group（（'media'））但它会抛出错误：“ValueError：必须为具有多个分组键的get_group提供元组”

[('media', 'entertainment content'),('media', 'internet media')]

df.get_group(('media', 'entertainment content'))
                                     lasts      vol        prev ticker
industry sub_industry                                                 
media    entertainment content  379.200012  1828139  354.000000  suntv
         entertainment content  420.049988  2675741  404.600006      z

temp.get_group(('media'))
ValueError: must supply a tuple to get_group with multiple grouping keys

Answer 1

如果您只想访问“媒体”，则在致电get_group时不需要额外的括号。所以它只是get_group('media')。

如果您想要检索多个组，那么您将使用一组额外的括号，这将创建元组。例如：get_group(('media','pizza'))

Answer 2

只需执行错误消息所说的内容并使用元组：

temp.get_group(('media',))

请注意尾随逗号。

Answer 3

我试图做类似的事情（为每个子组创建列）。但是，据我所知，下面的方法适合我，也会帮助你。我试图找到大熊猫文档提供的解决方案，但它没有帮助。我建议，这是方式，

grp = df.groupby('industry', 'sub_industry') values = []

for sub_ind in (df.sub_industry.unique()): values.append(grp.get_group(('media', sub_ind)))

Answer 4

与pandas.get_group一样，在按多个键分组后似乎无法访问单个键，我建议采用以下替代方法。

生成数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 12,
               'B': rand.randn(24),
               'C': rand.randint(0, 20, 24),
               'D': ['aaa','bbb','ccc'] * 8})

通过多个键（“ A”和“ D”）分组，并使用pandas.ngroup分配组号，并将其存储在新列中：

df["grouping_AandD"] = df.groupby(["A", "D"]).ngroup()

使用刚创建的列在循环中显示所有组合，但仅显示包含“需要的键”（在这种情况下为“ foo”）的组合：

wanted_key = "foo"
for i in range(0, df.grouping_AandD.nunique()):
    grouped_df = df[df.grouping_AandD == i]
    if (grouped_df.A.all() == wanted_key):
        print(grouped_df)

Answer 5

您的代码不起作用的原因是因为您创建了一个具有多个键的组，但是在调用 get_group 方法时，您只使用了一个键（行业），即“媒体”。 @Cashe Staheli 在第二个选项中提到你需要做的事情如下

get_group(('value1','value2'))

pandas groupby group and subgroup level analysis

5 个答案: