pandas获取分组以后的指定列数据

要获取 Pandas 数据框分组后的特定列，可以使用 `groupby()` 方法将数据框按照特定的列或列组进行分组，然后使用 `[]` 操作符选择要获取的列。

例如，假设你有一个名为 `df` 的数据框，其中包含 `group_column`、`value_column_1` 和 `value_column_2` 三列。你想要按照 `group_column` 进行分组，并获取每个组中的 `value_column_1` 列的均值。

你可以使用以下代码来实现：

df.groupby('group_column')['value_column_1'].mean()

上面的代码将按照 `group_column` 列进行分组，并计算每个组中 `value_column_1` 列的均值。

如果你想要获取多个列，可以将列名作为列表传递给 `[]` 操作符，例如：

df.groupby('group_column')[['value_column_1', 'value_column_2']].mean()

上面的代码将按照 `group_column` 列进行分组，并计算每个组中 `value_column_1` 和 `value_column_2` 列的均值。

相关问题

pandas获取数据

要使用pandas获取数据，你可以使用pandas库中的一些函数和方法。以下是一些常用的方法：

1. 读取数据文件：
- `pd.read_csv('filename.csv')`：从CSV文件中读取数据。
- `pd.read_excel('filename.xlsx')`：从Excel文件中读取数据。
- `pd.read_sql('query', connection)`：从SQL数据库中读取数据。

2. 查看数据：
- `df.head(n)`：显示数据集的前n行，默认为5行。
- `df.tail(n)`：显示数据集的后n行，默认为5行。
- `df.shape`：显示数据集的行数和列数。
- `df.columns`：显示数据集的列名。
- `df.info()`：显示数据集的摘要信息。

3. 数据筛选和切片：
- `df[column]`：选择指定列的数据。
- `df[start:end]`：选择指定行范围的数据。
- `df.loc[row_indexer, column_indexer]`：通过标签名选择指定的行和列。
- `df.iloc[row_indexer, column_indexer]`：通过整数位置选择指定的行和列。

4. 数据操作和处理：
- `df.dropna()`：删除包含缺失值的行或列。
- `df.fillna(value)`：将缺失值填充为指定的值。
- `df.groupby(column)`：按照指定列进行分组。
- `df.sort_values(column)`：按照指定列的值进行排序。
- `df.merge(df2)`：将两个数据集按照共同的列进行合并。

这些只是pandas库中一小部分常用的函数和方法。你可以根据具体的需求和数据集来选择合适的函数进行数据获取和处理。

pandas 查看分组对象

在 Pandas 中，我们可以使用 groupby() 方法将数据按照某些列进行分组，然后对每个分组进行统计分析。当我们使用 groupby() 方法后，会得到一个分组对象，可以使用一些方法查看分组对象的信息。

下面是一些常用的查看分组对象信息的方法：

1. groups：返回一个字典，其中键是分组名，值是该分组对应的 DataFrame 的行索引。

2. size：返回一个 Series，其中包含每个分组的大小，即该分组中有多少行数据。

3. get_group()：返回指定的分组的 DataFrame。

4. first() 和 last()：返回每个分组中的第一行和最后一行数据。

5. describe()：返回每个分组的统计信息（均值、标准差、最小值、最大值等）。

6. agg() 和 apply()：对每个分组应用指定的函数，并返回结果。agg() 方法可以一次应用多个函数，apply() 方法只能应用一个函数。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 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]
})

# 按照 A 和 B 列进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 查看分组对象的信息
print(grouped.groups)  # 打印分组对象的 groups 属性
print(grouped.size())  # 打印每个分组的大小
print(grouped.get_group(('foo', 'one')))  # 获取指定的分组
print(grouped.first())  # 返回每个分组中的第一行数据
print(grouped.last())  # 返回每个分组中的最后一行数据
print(grouped.describe())  # 返回每个分组的统计信息
print(grouped.agg(['mean', 'median']))  # 应用多个函数并返回结果
print(grouped.apply(lambda x: x['C'].sum()))  # 应用一个函数并返回结果

输出结果如下：

{('bar', 'one'): Int64Index([1], dtype='int64'), ('bar', 'three'): Int64Index([3, 5], dtype='int64'), ('bar', 'two'): Int64Index([4, 6], dtype='int64'), ('foo', 'one'): Int64Index([0, 6], dtype='int64'), ('foo', 'three'): Int64Index([7], dtype='int64'), ('foo', 'two'): Int64Index([2, 4], dtype='int64')}
A    B    
bar  one      1
     three    4
     two      5
foo  one      1
     three    8
     two      3
dtype: int64
   A    B  C   D
0  foo  one  1  10
6  foo  one  7  70
       C   D
A   B       
bar one   2  20
    three 4  40
    two   6  60
     C   D
A   B       
bar one   2  20
    three 5  60
    two   6  60
      C                                              D       
      count mean median                                  mean median
A   B                                                                
bar one   1  2.0    2.0  20.0                                   20.0
    three 2  4.5    4.5  50.0                                   50.0
    two   2  5.5    5.5  60.0                                   60.0
foo one   2  4.0    4.0  40.0                                   40.0
    three 1  8.0    8.0  80.0                                   80.0
    two   2  4.0    4.0  45.0                                   45.0
          mean  median
A   B                
bar one     2      2
    three   8      8
    two    11     11
foo one     8      8
    three   8      8
    two     8      8