pandas DataFrame简单数据分组方法实例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'性别' : ['男', '女', '男', '女',
        '男', '女', '男', '男'],
      '成绩' : ['优秀', '优秀', '及格', '差',
        '及格', '及格', '优秀', '差'],
      '年龄' : [15,14,15,12,13,14,15,16]})
print(df)

  性别  成绩  年龄
0  男  优秀  15
1  女  优秀  14
2  男  及格  15
3  女   差  12
4  男  及格  13
5  女  及格  14
6  男  优秀  15
7  男   差  16

GroupBy=df.groupby("性别")
for name,group in GroupBy:
    print(name)
    print(group)
print(GroupBy.get_group("男"))
for name,gg in GroupBy:
    print(name)# 获得所有分组的名称
    print(GroupBy.get_group(name))

女
  性别  成绩  年龄
1  女  优秀  14
3  女   差  12
5  女  及格  14
男
  性别  成绩  年龄
0  男  优秀  15
2  男  及格  15
4  男  及格  13
6  男  优秀  15
7  男   差  16
  性别  成绩  年龄
0  男  优秀  15
2  男  及格  15
4  男  及格  13
6  男  优秀  15
7  男   差  16
女
  性别  成绩  年龄
1  女  优秀  14
3  女   差  12
5  女  及格  14
男
  性别  成绩  年龄
0  男  优秀  15
2  男  及格  15
4  男  及格  13
6  男  优秀  15
7  男   差  16

GroupBy.groups

显示分组的组名，以及所对应的索引

GroupBy.indices

类似于GroupBy.groups
 

print(GroupBy.indices)

print(GroupBy.indices)

{'女': array([1, 3, 5], dtype=int64), '男': array([0, 2, 4, 6, 7], dtype=int64)}
{'女': array([1, 3, 5], dtype=int64), '男': array([0, 2, 4, 6, 7], dtype=int64)}