如何在熊猫中遍历groupby函数?

时间:2020-03-28 03:27:56

标签: python pandas dataframe pandas-groupby nan

我正在尝试对Pandas中的分组数据执行操作。这是该数据集的视图,我想像我在下一行代码中所做的那样过滤我的数据框。我想自动创建,但是我不知道如何开始。您是否建议使用for循环或函数?

usu[["PONDERA","AGLOMERADO","PP03J","ESTADO","INTENSI"]].head(20)

PONDERA AGLOMERADO PP03J ESTADO INTENSI 0 861 2 NaN 3 NaN 1 861 2 NaN 3 NaN 2 861 2 NaN 3 NaN 3 861 2 NaN 3 NaN 4 861 2 NaN 4 NaN 5 861 2 NaN 4 NaN 6 861 2 NaN 3 NaN 7 861 2 NaN 4 NaN 8 861 2 1.0 1 3.0 9 861 2 NaN 4 NaN 10 861 2 2.0 1 3.0 11 861 2 NaN 3 NaN 12 514 2 2.0 1 2.0 13 503 2 2.0 1 3.0 14 503 2 NaN 3 NaN 15 503 2 2.0 1 3.0 16 919 2 NaN 3 NaN 17 919 2 NaN 3 NaN 18 888 2 2.0 1 2.0 19 888 2 2.0 1 1.0


pob = pob.groupby("AGLOMERADO")["PONDERA"].sum()
pob
pon_oc =usu[["PONDERA","ESTADO"]]
pon_oc = pon_oc["PONDERA"].loc[(usu['ESTADO'] == 1)]
pon_oc["AGLOMERADO"] = usu["AGLOMERADO"]
#pon_oc.info()
pon_oc = pon_oc.groupby("AGLOMERADO").sum()
#Poblacion desocuapada por aglomerados
pon_desoc =usu[["PONDERA","ESTADO"]]
pon_desoc = pon_desoc["PONDERA"].loc[(usu['ESTADO'] == 2)]
pon_desoc["AGLOMERADO"] = usu["AGLOMERADO"]
#pon_oc.info()
pon_desoc = pon_desoc.groupby("AGLOMERADO").sum()
#Poblacion ocupada demandante
pon_ocd =usu[["PONDERA","ESTADO","PP03J"]]
pon_ocd = pon_ocd["PONDERA"].loc[(usu['ESTADO'] == 1) & (usu["PP03J"] ==1)]
pon_ocd["AGLOMERADO"] = usu["AGLOMERADO"]
#pon_oc.info()
pon_ocd =pon_ocd.groupby("AGLOMERADO").sum()
pon_ocd
#Subocupados demandantes
pon_subocd =usu[["PONDERA","ESTADO","PP03J","INTENSI"]]
pon_subocd = pon_subocd["PONDERA"].loc[(usu['ESTADO'] == 1) & (usu["PP03J"] ==1) & (usu["INTENSI"] == 1)]
pon_subocd["AGLOMERADO"] = usu["AGLOMERADO"]
pon_subocd =pon_subocd.groupby("AGLOMERADO").sum()
pon_subocd``` 

0 个答案:

没有答案