pandas中groupby的使用

一、缘由

  在爬取大量的数据之后,需要对数据进行分组的处理,于是就使用了groupby,但是我需要的并不是分组之后数据的聚合分析,我需要的是原生的某些数据。但是却找不到网上的相关案例。于是,我就自己尝试的进行。终于找到了去找原生数据的方法了。

二、具体实现

  1、先看一个简单和基础的

for i in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):
    print(i)
    break
#结果是一个有分组名称和分组数据形成的数组

  2、再看一个清晰一些的

for groupname,group_df in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):
    print(groupname,group_df)
    break
#结果是一个有分组名称和分组数据

  3、然后实现寻找分组中的某个数据,并使用字典进行保存

for groupname,group_df in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):
    pf_id_list = []
    ps_id_list = []
    item = {}
    for i in group_df['pf_id']:       
        print(i)
        pf_id_list.append(str(int(i)))
    for j in group_df['ps_id']:
        ps_id_list.append(str(int(j)))
    for m in range(len(pf_id_list)):
        item[pf_id_list[m]] = ps_id_list[m]
    print(pf_id_list,ps_id_list)
    print(group_df)
    print(item)
    break

    ok,到此结束,实现需求。

 

posted @ 2021-08-05 19:33  山水无期  阅读(306)  评论(0)    收藏  举报