panads中怎么把一列中相同的值的每行取出来

在 Pandas 中，可以使用 `groupby` 方法对数据进行分组，然后使用 `get_group` 方法取出每个组中的数据。

例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一列名为 `col1` 的数据。要取出这一列中值相同的每行数据，可以按照以下步骤操作：

groups = df.groupby('col1')  # 按照 col1 列对数据进行分组
for name, group in groups:
    # name 表示分组的名称，即 col1 列中的某个值
    # group 表示该分组中的所有数据，可以对其进行操作
    print('Value:', name)
    print(group)  # 打印该分组中的所有数据

在上述代码中，`groupby` 方法将数据按照 `col1` 列的值进行分组，得到了多个组。然后使用 `for` 循环遍历每个组，取出该组的名称和数据。最后可以对每个组中的数据进行相应的操作，例如保存到文件中、进行统计分析等。

相关问题

如何 panads 数据行数和列数

要获取 Pandas DataFrame 的行数和列数，可以使用 `shape` 属性。它返回一个元组，其中第一个元素是 DataFrame 的行数，第二个元素是列数。

例如，假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，我们可以使用以下代码获取其行数和列数：

print(df.shape)

输出结果将类似于 `(100, 5)`，其中 `100` 是行数，`5` 是列数。

panads groupby 计数和平均值怎么同时运算

可以使用`groupby`和`agg`方法来实现同时计算计数和平均值。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 使用 groupby 和 agg 方法同时计算计数和平均值
result = df.groupby('group').agg({'value': ['count', 'mean']})

print(result)

输出结果如下：

      value     
      count mean
group           
A         2  1.5
B         3  4.0

其中，`count`列表示每个组中的元素数量，`mean`列表示每个组中的元素平均值。