Cara mencetak objek groupby

Saya ingin mencetak hasil pengelompokan dengan Pandas.

Saya memiliki kerangka data:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)

       A  B
0    one  0
1    one  1
2    two  2
3  three  3
4  three  4
5    one  5

Saat mencetak setelah pengelompokan menurut 'A', saya memiliki yang berikut:

print(df.groupby('A'))

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x05416E90>

Bagaimana cara mencetak dataframe yang dikelompokkan?

Jika aku melakukan:

print(df.groupby('A').head())

Saya mendapatkan kerangka data seolah-olah tidak dikelompokkan:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4
one   5    one  5

Saya mengharapkan sesuatu seperti:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
      5    one  5
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4

Cukup lakukan:

grouped_df = df.groupby('A')

for key, item in grouped_df:
    print(grouped_df.get_group(key), "\n\n")

Ini juga berhasil,

grouped_df = df.groupby('A')    
gb = grouped_df.groups

for key, values in gb.iteritems():
    print(df.ix[values], "\n\n")

Untuk pengelompokan kunci selektif: Masukkan kunci yang Anda inginkan di dalam key_list_from_gb, dalam berikut, menggunakan gb.keys(): Misalnya,

gb = grouped_df.groups
gb.keys()

key_list_from_gb = [key1, key2, key3]

for key, values in gb.items():
    if key in key_list_from_gb:
        print(df.ix[values], "\n")

Jika Anda hanya mencari cara untuk menampilkannya, Anda dapat menggunakan deskripsikan ():

grp = df.groupby['colName']
grp.describe()

Ini memberi Anda tabel yang rapi.

Saya mengonfirmasi bahwa perilaku head()perubahan antara versi 0,12 dan 0,13. Itu terlihat seperti bug bagi saya. Saya membuat masalah .

Tapi operasi groupby tidak benar-benar mengembalikan DataFrame yang diurutkan berdasarkan grup. The .head()Metode ini sedikit menyesatkan di sini - itu hanya sebuah fitur kenyamanan untuk membiarkan Anda memeriksa kembali objek (dalam hal ini, df) yang dikelompokkan. Hasil dari groupbyadalah jenis objek yang terpisah, sebuah GroupByobjek. Anda harus apply, transformataufilter untuk kembali ke DataFrame atau Seri.

Jika yang ingin Anda lakukan hanyalah mengurutkan menurut nilai di kolom A, Anda harus menggunakan df.sort('A').

Alternatif sederhana lainnya:

for name_of_the_group, group in grouped_dataframe:
   print (name_of_the_group)
   print (group)

Selain itu, alternatif sederhana lainnya adalah:

gb = df.groupby("A")
gb.count() # or,
gb.get_group(your_key)

Selain jawaban sebelumnya:

Mengambil contoh Anda,

df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})

Kemudian kode 1 baris sederhana

df.groupby('A').apply(print)

Terima kasih kepada Surya atas wawasan yang bagus. Saya akan membersihkan solusinya dan hanya melakukan:

for key, value in df.groupby('A'):
    print(key, value)

Daftar panggilan () pada objek GroupBy

print(list(df.groupby('A')))

Memberi anda:

[('one',      A  B
0  one  0
1  one  1
5  one  5), ('three',        A  B
3  three  3
4  three  4), ('two',      A  B
2  two  2)]

Anda tidak dapat melihat data groupBy secara langsung dengan pernyataan cetak tetapi Anda dapat melihat dengan mengulangi grup menggunakan for loop coba kode ini untuk melihat grup berdasarkan data

group = df.groupby('A') #group variable contains groupby data
for A,A_df in group: # A is your column and A_df is group of one kind at a time
  print(A)
  print(A_df)

Anda akan mendapatkan output setelah mencoba ini sebagai hasil groupby

Saya harap ini membantu

Di Jupyter Notebook, jika Anda melakukan hal berikut, ini akan mencetak versi objek yang dikelompokkan. The applyMetode membantu dalam penciptaan dataframe multiindex.

by = 'A'  # groupby 'by' argument
df.groupby(by).apply(lambda a: a[:])

Keluaran:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
      5    one  5
three 3  three  3
      4  three  4
two   2    two  2

Jika Anda ingin bykolom tidak muncul di output, cukup jatuhkan kolom, seperti itu.

df.groupby(by).apply(lambda a: a.drop(by, axis=1)[:])

Keluaran:

         B
A         
one   0  0
      1  1
      5  5
three 3  3
      4  4
two   2  2

Di sini, saya tidak yakin mengapa .iloc[:]tidak berhasil, bukan [:]di akhir. Jadi, jika ada beberapa masalah di masa depan karena pembaruan (atau saat ini), .iloc[:len(a)]juga berfungsi.

Saya menemukan cara yang janggal, sekedar untuk brainstorming, lihat kodenya:

df['a'] = df['A']  # create a shadow column for MultiIndexing
df.sort_values('A', inplace=True)
df.set_index(["A","a"], inplace=True)
print(df)

hasil:

             B
A     a
one   one    0
      one    1
      one    5
three three  3
      three  4
two   two    2

Pro sangat mudah untuk mencetak, karena mengembalikan kerangka data, bukan Groupby Object. Dan hasilnya terlihat bagus. Sementara kononnya adalah membuat serangkaian data yang berlebihan.

Dalam python 3

k = None
for name_of_the_group, group in dict(df_group):
    if(k != name_of_the_group):
        print ('\n', name_of_the_group)
        print('..........','\n')
    print (group)
    k = name_of_the_group

Dengan cara yang lebih interaktif

untuk mencetak semua (atau banyak) baris dari df yang dikelompokkan:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)

grouped_df = df.group(['var1', 'var2'])
print(grouped_df)