python pandas的groupBy 使用

需求

想看着两个列作为分组key的情况下得到一个词典，这样可以方便来转换数据。

代码

代码 可以来看下

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], 'C': [1, 2, 3]}) print(df) key = ['A','B'] #group = df.groupBy(key) groupDic = dict(list(df.groupby(key))) for key in groupDic: print(key[0],key[1]) print('key={}'.format(key)) print('{}'.format(groupDic[key]['A'])) print('-'*40) ## 多列可以通过 key[i] ，i 来作为坐标来获取数据 for key in groupDic: print(key[0],key[1])

结果：

A B C 0 a b 1 1 b a 2 2 a c 3 a b key=('a', 'b') 0 a Name: A, dtype: object ---------------------------------------- a c key=('a', 'c') 2 a Name: A, dtype: object ---------------------------------------- b a key=('b', 'a') 1 b Name: A, dtype: object ---------------------------------------- a b a c b a

groupby 选取几个数据

groupby 之后选取数据做新的dataframe，通过head来获取分组中的数据

new_df = df.groupby(['ship',"x","y"]).head(1)

有可能你对选取的数据有一些要求，比如获取分组中某列最小的数据？ 可以先对这列排序，

# 按时间排序的 testData.sort_values("time",inplace=True)