dataframe有一列整数类型，根据整数的个位数分组

可以使用 pandas 中的 groupby 方法对整数列进行分组，具体步骤如下：

1. 首先，将整数列转换为字符串列，并提取个位数作为新的一列，可以使用 apply 方法和 lambda 函数实现：

df['个位数'] = df['整数列'].apply(lambda x: str(x)[-1])

2. 然后，对新的一列进行分组，可以使用 groupby 方法和 get_group 方法获取每个分组的数据：

grouped = df.groupby('个位数')
grouped.get_group('0')  # 获取个位数为 0 的数据

完整代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'整数列': [12, 23, 34, 45, 56, 67, 78, 89, 90, 11]})

# 添加个位数列
df['个位数'] = df['整数列'].apply(lambda x: str(x)[-1])

# 分组并获取数据
grouped = df.groupby('个位数')
print(grouped.get_group('0'))  # 获取个位数为 0 的数据

相关问题

DATAFRAME 的数据结构

DataFrame 是 Pandas 库中的一个重要数据结构，它是由不同的列组成的表格数据结构。每一列可以是不同的数据类型，如字符串、整数、浮点数等。DataFrame 通常用于数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。

DataFrame 可以通过以下方式创建：

1. 从 CSV 文件、Excel 文件、数据库、JSON 文件等数据源中读取数据；
2. 从 Python 字典、Numpy 数组等数据结构中创建 DataFrame。

DataFrame 的主要属性包括：

1. `index`：DataFrame 的行标签；
2. `columns`：DataFrame 的列标签；
3. `values`：DataFrame 中的数据；
4. `shape`：DataFrame 的形状，即行数和列数；
5. `dtypes`：DataFrame 中每列的数据类型；
6. `info()`：DataFrame 的信息摘要，包括每列的非空值数量和数据类型等信息；
7. `describe()`：DataFrame 的描述性统计信息，包括每列的计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数、75% 分位数和最大值等。

DataFrame 支持许多操作，例如选择、过滤和转换等。可以使用 `loc` 和 `iloc` 属性来选择 DataFrame 中的行和列，使用 `drop()` 方法来删除行或列，使用 `groupby()` 方法来对 DataFrame 进行分组，使用 `merge()` 方法来合并两个 DataFrame 等。

将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，因此"2016-03-21"成为整数20160321

### 回答1：
可以使用`pandas`中的`to_datetime()`函数将日期转换为`datetime`类型，然后使用`dt.strftime()`函数将日期转换为字符串，最后使用`int()`函数将字符串转换为整数。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2016-03-21', '2017-05-11', '2018-08-01']})

# 将日期转换为整数
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)

print(df)

输出结果为：

       date
0  20160321
1  20170511
2  20180801

### 回答2：
要将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，可以使用pandas库中的to_datetime()和strftime()函数来实现。

首先，使用to_datetime()函数将日期列转换为pandas的日期时间格式。假设日期列的名称为"date"，则可以使用以下代码将其转换为日期时间格式：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，使用strftime()函数将日期时间格式转换为整数格式。可以将日期时间格式转换为字符串格式，然后再将其转换为整数格式。假设转换后的日期列的名称为"date_numeric"，则可以使用以下代码将其转换为整数格式：
df['date_numeric'] = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)

在上述代码中，将日期时间格式转换为字符串格式时使用了"%Y%m%d"的格式化字符串，其中%Y表示年份（4位数），%m表示月份（2位数），%d表示日期（2位数）。

最后，将字符串格式的日期时间列使用astype()函数将其转换为整数格式。

通过以上步骤，DataFrame中的日期列将被转换为统一的整数数据，例如"2016-03-21"将被转换为整数20160321。

### 回答3：
可以使用pandas库中的datetime模块来完成将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据。

首先，我们需要将日期列的数据类型转换为datetime类型，可以使用pandas的to_datetime函数来实现。将日期列转换为datetime类型后，可以使用.dt属性来获取年、月、日等日期信息。

接下来，我们可以通过将年、月和日的信息进行数字的拼接，得到一个八位数的整数表示日期。可以使用.paste函数将年、月和日的数字连接起来，然后使用.astype函数将字符型转换为整型。

最后，我们可以将转换后的整数赋值回日期列。

以下是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 创建DataFrame，包含日期列
df = pd.DataFrame({'日期': ['2016-03-21', '2017-05-15', '2018-08-07']})

# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 获取年、月、日信息，并拼接为整数
df['日期'] = df['日期'].dt.year * 10000 + df['日期'].dt.month * 100 + df['日期'].dt.day

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

         日期
0  20160321
1  20170515
2  20180807

通过以上代码，我们成功将DataFrame中的日期转换为统一的数值数据，即"2016-03-21"被转换为整数20160321。