pandas python groupby_python – pandas groupby方法实际上是如何工作的？

当你使用时

df.groupby('A')

你得到一个groupby object.你还没有应用任何功能.在引擎盖下,虽然这个定义可能不完美,但您可以将groupby对象视为：

>(group,DataFrame)对的迭代器,用于DataFrame,或

> Series(系列)对的迭代器,用于Series.

为了显示：

df = DataFrame({'A' : [1,1,2,2],'B' : [1,3,4]})

grouped = df.groupby('A')

# each `i` is a tuple of (group,DataFrame)

# so your output here will be a little messy

for i in grouped:

print(i)

(1,A B

0 1 1

1 1 2)

(2,A B

2 2 3

3 2 4)

# this version uses multiple counters

# in a single loop. each `group` is a group,each

# `df` is its corresponding DataFrame

for group,df in grouped:

print('group of A:',group,'\n')

print(df,'\n')

group of A: 1

A B

0 1 1

1 1 2

group of A: 2

A B

2 2 3

3 2 4

# and if you just wanted to visualize the groups,# your second counter is a "throwaway"

for group,_ in grouped:

print('group of A:','\n')

group of A: 1

group of A: 2

现在和.head一样.只需查看docs的方法：

Essentially equivalent to .apply(lambda x: x.head(n))

所以这里你实际上是将一个函数应用于groupby对象的每个组.请记住.head(5)应用于每个组(每个DataFrame),因为每组有少于或等于5行,您将获得原始DataFrame.

请考虑以上示例.如果使用.head(1),则只获得每组的前1行：

print(df.groupby('A').head(1))

A B

0 1 1

2 2 3

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