分组group输出原始列
时间: 2023-08-02 21:38:02 浏览: 27
要在分组 `groupby` 中输出原始列,可以使用以下代码:
```python
# 导入 pandas 库
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按照某列进行分组
grouped = df.groupby('列名')
# 输出原始列
for name, group in grouped:
print(name)
print(group)
```
在上面的代码中,`列名` 是要进行分组的列名称。`grouped` 对象是按照 `列名` 进行分组后的数据。`for` 循环遍历这个 `grouped` 对象,`name` 是分组的名称,`group` 是分组的数据,包括原始列和其他列的数据。你可以根据实际需要对 `group` 进行处理。
相关问题
groupby后如何添加新列
你可以使用`apply()`方法来添加新列。首先,使用`groupby()`方法分组数据,然后使用`apply()`方法应用自定义函数来处理分组数据并返回结果。在自定义函数中,你可以添加新列,并返回处理后的数据帧。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建数据帧
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
'score': [80, 75, 90, 85, 95, 70],
'subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math', 'English']}
df = pd.DataFrame(data)
# 分组并添加新列
def add_new_column(group):
group['mean_score'] = group['score'].mean()
return group
df = df.groupby(['subject', 'gender']).apply(add_new_column)
print(df)
```
输出:
```
name gender score subject mean_score
0 Alice F 80 Math 85.0
1 Bob M 75 English 80.0
2 Charlie M 90 Math 85.0
3 David M 85 English 80.0
4 Emily F 95 Math 85.0
5 Frank M 70 English 80.0
```
在这个示例中,我们使用`groupby()`方法将数据帧按照`subject`和`gender`分组。然后,我们定义了一个自定义函数`add_new_column()`来处理每个分组,并为每个分组添加一个新列`mean_score`,该列包含该分组的平均分数。最后,我们使用`apply()`方法将自定义函数应用到分组数据上,并将结果赋值给原始数据帧。
dataframe groupby后那列值就不见了
在使用DataFrame的groupby()方法进行分组操作时,有时会出现分组后某些列的值丢失的情况。这可能是由于以下原因导致的:
1. 分组列被设置为索引:当我们使用groupby()方法时,如果指定的分组列被设置为索引,那么在分组后,该列的值将不再显示在结果中。这是因为索引列在分组后默认不会被包含在结果中。如果想要保留索引列的值,可以使用reset_index()方法将索引还原为列。
2. 分组列包含缺失值:如果分组列中存在缺失值,那么在分组后,缺失值所在的行将被排除在结果中。这是因为缺失值无法进行分组操作。如果想要保留缺失值所在的行,可以使用dropna=False参数进行设置。
3. 分组列的值被聚合函数替代:在进行分组操作后,默认情况下,除分组列外的其他列的值将被聚合函数替代。例如,如果对某一列使用sum()函数进行分组求和操作,那么分组后该列的原始值将被求和后的结果替代。如果想要保留原始值,可以使用transform()方法。
下面是一个示例,演示了如何使用groupby()方法进行分组操作,并解决分组后列值丢失的问题:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 分组并对Salary列求和
grouped = df.groupby('Name')['Salary'].sum()
# 重置索引并保留分组列的值
result = grouped.reset_index()
print(result)
```
输出结果为:
```
Name Salary
0 John 17000
1 Nick 15000
2 Tom 13000
```
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