dataframe使用groupby函数之后如何查看每个group

使用groupby函数之后，可以使用get_group方法查看每个group的数据。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，我们按照某一列进行分组，然后想要查看每个group的数据，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('column_name')
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，'column_name'是我们要按照哪一列进行分组的列名。

grouped是一个GroupBy对象，可以使用for循环遍历每个group，name是每个group的名称，group是每个group对应的DataFrame。

例如，如果我们按照某一列的值进行分组，得到了3个group，那么上述代码会输出3次，每次输出一个group的名称和对应的DataFrame。

相关问题

dataframe使用groupby函数分组之后可以在group里面直接更改原dataframe吗？

可以，但需要注意一些细节。在进行groupby分组后，group对象是一个视图，而不是一个副本。因此，如果在group视图中进行更改，原dataframe中对应的值也会被更改。但是，如果在group视图中新增或者删除数据，原dataframe不会发生变化。此外，对于group视图中的数据更改，需要使用`apply`函数来将更改应用到原dataframe中。

dataframe使用groupby函数分组之后对于group视图中的数据更改，如何使用apply函数给原dataframe添加一列数据

使用`apply`函数时，可以返回一个包含新列的dataframe，然后使用`join`函数将其与原dataframe合并。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})

# 对A列进行分组，并对C列进行累加
grouped = df.groupby('A')
new_col = grouped['C'].apply(lambda x: x.sum())

# 将新列与原dataframe合并
df = df.join(new_col, on='A', rsuffix='_sum')

在上面的示例中，我们首先对dataframe按照'A'列进行分组，然后对'C'列进行累加，得到一个新的Series。接着，我们将这个Series转换成一个新的dataframe，并将其与原dataframe按照'A'列进行合并，得到一个包含新列的dataframe。最后，我们将这个新的dataframe重新赋值给原dataframe，即可将新列应用到原dataframe中。