groupby后的数据读取
时间: 2023-08-29 12:05:36 浏览: 51
在进行 groupby 操作后,可以使用以下方法读取数据:
1. 使用 `.get_group()` 方法:可以通过 groupby 对象的 `.get_group()` 方法获取指定分组的数据,例如:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('column_name')
grouped.get_group('group_name')
```
2. 遍历 groupby 对象:可以使用 for 循环遍历 groupby 对象,每次迭代返回一个元组,第一个元素是分组的名称,第二个元素是对应的数据集,例如:
```
for group_name, group_data in grouped:
print(group_name)
print(group_data)
```
其中,group_name 是分组的名称,group_data 是对应的数据集。
3. 使用 `.apply()` 方法:可以对每个分组应用自定义函数,例如:
```
def custom_func(group_data):
# 对 group_data 进行处理
return processed_data
grouped.apply(custom_func)
```
其中,custom_func 是自定义的处理函数,grouped.apply(custom_func) 返回处理后的数据集。
相关问题
如何读取pd. groupby()的分组数据
在 Pandas 中,可以使用 `groupby()` 方法将数据按照某些列或条件进行分组。`groupby()` 方法返回一个 `DataFrameGroupBy` 对象,它包含了分组后的数据。要读取分组数据,可以使用 `get_group()` 方法。
例如,假设我们有以下数据:
```
df = pd.DataFrame({
'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'],
'age': [30, 25, 40, 35, 20, 30],
'income': [50000, 60000, 70000, 80000, 40000, 45000]
})
```
我们可以按照 `gender` 列进行分组:
```
grouped = df.groupby('gender')
```
现在,我们可以使用 `get_group()` 方法来读取每个分组的数据。例如,要读取 `gender` 为 `'M'` 的分组数据,可以这样做:
```
grouped.get_group('M')
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含了 `gender` 列为 `'M'` 的所有行的数据。同样的,我们也可以读取 `gender` 为 `'F'` 的分组数据:
```
grouped.get_group('F')
```
groupby 分组后导出
你可以使用 pandas 库的 groupby() 方法将数据按照指定的列进行分组,然后使用 to_csv() 方法将分组后的数据导出为 CSV 文件。具体实现代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按照列 'column_name' 进行分组
grouped = df.groupby('column_name')
# 将分组后的数据导出为 CSV 文件
grouped.to_csv('output.csv')
```
其中,'data.csv' 是你要导出的原始数据文件名,'column_name' 是你要按照哪一列进行分组的列名,'output.csv' 是导出的 CSV 文件名。你可以根据实际情况修改这些参数。