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')

相关问题

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。另外，你需要检查连接参数是否正确，包括用户名、密码、主机地址、端口号等。如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者检查网络连接是否正常。

# 设置列名与数据对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 读取数据 df = pd.read_csv('subway.csv', header=None, names=['city', 'line', 'station'], encoding='gbk') # 各个城市地铁线路情况 df_line = df.groupby(['city', 'line']).count().reset_index() print(df_line)

这段代码使用了 pandas 库来读取名为 'subway.csv' 的文件，并统计了各城市地铁线路情况。具体来说，代码中首先通过 set_option 方法设置了 pandas 库的一些参数，包括设置列名与数据对齐、显示中文字符、显示行数等等。然后，使用 read_csv 方法读取 'subway.csv' 文件，该文件包含了城市、地铁线路和地铁站的信息，使用 header=None 参数来指定文件中没有列名，使用 names 参数来指定列名为 ['city', 'line', 'station']，使用 encoding 参数来指定文件编码为 gbk。接着，使用 groupby 方法按照城市和地铁线路进行分组，并使用 count 和 reset_index 方法统计每个城市每个地铁线路下的地铁站数量，最后将结果保存在 df_line 变量中，并使用 print 方法将结果输出到控制台。