Pandas：遍历已经排序的列的唯一值答案

【问题标题】：Pandas: iterate over unique values of a column that is already in sorted orderPandas：遍历已经排序的列的唯一值
【发布时间】：2014-01-07 00:50:06
【问题描述】：

我已按排序顺序构建了一个 pandas 数据框，并希望遍历具有特定列的相同值的组。在我看来，groupby 功能对此很有用，但据我所知，执行 groupby 并不能保证密钥的顺序。如何按排序顺序提取 unqiue 列值。

这是一个示例数据框：

Foo,1
Foo,2
Bar,2
Bar,1

我想要一个列表 ["Foo","Bar"]，其中的顺序由原始数据框的顺序保证。然后我可以使用这个列表来提取适当的行。在我的例子中，排序实际上是由数据框中给出的列（不包括在上面的示例中）定义的，因此如果不能直接提取信息，则重新排序的解决方案是可以接受的。

【问题讨论】：

您能否提供代码来说明您的情况为何会失败？我的经验是，在 Pandas 中的 groupby 之后，新数据框的顺序与原始未分组数据框的顺序相同。如果您可以提供少量代码来构建玩具数据框，执行分组，然后显示手头的问题，那将很有帮助。
如果您只需要一个列中相同顺序的唯一值列表，为什么不直接使用：df.c1.unique()，其中 c1 是您要为其设置唯一值的列的名称.

标签： python group-by pandas

【解决方案1】：

如 cmets 中所述，您可以在列上使用 unique 来保留顺序（与 numpy 的 unique 不同，它不排序）：

In [11]: df
Out[11]: 
     0  1
0  Foo  1
1  Foo  2
2  Bar  2
3  Bar  1

In [12]: df[0].unique()
Out[12]: array(['Foo', 'Bar'], dtype=object)

然后您可以使用 groupby 的get_group 访问相关行：

In [13]: g = df.groupby([0])

In [14]: g.get_group('Foo')
Out[14]: 
     0  1
0  Foo  1
1  Foo  2

【讨论】：

当我尝试使用上面的示例时，我得到“数组”未定义。它是在某个地方定义的吗？
@aging_gorrila 输出行是 output 行（来自 ipython）。 DataFrame 是通过阅读上述问题中的 csv 来定义的，但您自己的也可以。
array 只是指 Pandas 用来存储数据的底层 NumPy ndarray (np.ndarray)