【发布时间】:2015-05-23 00:06:02
【问题描述】:
通过 pandas groupby 对象正确迭代存在一个特定问题,我还不了解足以解决我的问题的底层动态。
下面,有一个简短的示例代码来模拟我的问题:
import pandas as pd
from pandas import *
import random
rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A':['foo','bar','baz']*3,
'B': [400,800,800,1200,400,1200,800,400,1200],
'C': rand.randn(9),
'D': rand.randint(0, 20, 9)})
df.head(9)
现在我需要遍历由“A”和“B”两列分组的数据框,首先按“bar”、“baz”和“foo”分组,然后按 400、800 和 1200 分组,然后选择值来自图表的“C”和“D”列 - 在我的选择尝试下方:
for k1, gp in df.groupby(['A']):
print '1st key =' + str(k1)
for k2, gp in df.groupby(['B']):
print '2nd key =' + str(k2)
print gp[['C','D']]
产生输出
1st key =bar
2nd key =400
C D
0 1.624345 14
4 0.865408 17
7 -0.761207 9
2nd key =800
C D
1 -0.611756 18
2 -0.528172 4
6 1.744812 13
2nd key =1200
C D
3 -1.072969 9
5 -2.301539 0
8 0.319039 9
1st key =baz
2nd key =400
C D
0 1.624345 14
4 0.865408 17
7 -0.761207 9
2nd key =800
C D
1 -0.611756 18
2 -0.528172 4
6 1.744812 13
什么是真正接近我需要的,但是,C 和 D 的值是从整个数据中列出的。例如,他不仅抓取了 'A' = 'bar' 和 'B' = 800 的值,还抓取了 'B' = 800 的所有值,无论“A”列中的名称如何。
我想创建的是类似的东西:
1st key =bar
2nd key =400
C D
4 0.865408 17
7 -0.761207 9
2nd key =800
C D
1 -0.611756 18
1st key =baz
2nd key =800
C D
2 -0.528172 4
2nd key =1200
C D
5 -2.301539
8 0.319039
我希望,这在 groupby 对象中是可能的,因为它似乎是一个干净且灵活的解决方案。我也对具有逻辑条件的循环持开放态度,但如果可能的话,我想以 groupby 方式解决它。提前致谢!
【问题讨论】: