Python 如何在DataFrame中保存groupby对象

我有以下数据帧：

Name    ID  Month   Shift 
Jon     1   Feb     A
Jon     1   Jan     B
Jon     1   Mar     C
Mike    1   Jan     A
Mike    1   Jan     B
Jon     1   Feb     C
Jon     1   Jan     A

我想把下面的数据作为groupby，但我不能这样做。请帮帮我

df.groupby(['Name','ID','Shift']).

这行吗

df = pd.DataFrame(
    data=[['Jon', 1, 'Feb', 'A'],
          ['Jon', 1, 'Jan', 'B'],
          ['Jon', 1, 'Mar', 'C'],
          ['Mike', 1, 'Jan', 'A'],
          ['Mike', 1, 'Jan', 'B'],
          ['Jon', 1, 'Feb', 'C'],
          ['Jon', 1, 'Jan', 'A']],
    columns=['Name', 'ID', 'Month', 'Shift']
)

empty_rows = pd.DataFrame(
    data=[[name, '', '', ''] for name in df['Name'].unique()],
    columns=list(df)
)
df = pd.concat([df, empty_rows])

# this will need to be extended if you have additional months
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'], ['', 'Jan', 'Feb', 'Mar'])
df = df.set_index(['Name','Month']).sort_values(['Name', 'Month'])

在excel文件中读取：

df = pd.read_excel(
    r'C:\Users\dell\Desktop\stats.xlsx',
    sheet_name='Sheet5', 
    usecols=['Name', 'ID', 'Month', 'Shift']
)

这行吗

df = pd.DataFrame(
    data=[['Jon', 1, 'Feb', 'A'],
          ['Jon', 1, 'Jan', 'B'],
          ['Jon', 1, 'Mar', 'C'],
          ['Mike', 1, 'Jan', 'A'],
          ['Mike', 1, 'Jan', 'B'],
          ['Jon', 1, 'Feb', 'C'],
          ['Jon', 1, 'Jan', 'A']],
    columns=['Name', 'ID', 'Month', 'Shift']
)

empty_rows = pd.DataFrame(
    data=[[name, '', '', ''] for name in df['Name'].unique()],
    columns=list(df)
)
df = pd.concat([df, empty_rows])

# this will need to be extended if you have additional months
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'], ['', 'Jan', 'Feb', 'Mar'])
df = df.set_index(['Name','Month']).sort_values(['Name', 'Month'])

在excel文件中读取：

df = pd.read_excel(
    r'C:\Users\dell\Desktop\stats.xlsx',
    sheet_name='Sheet5', 
    usecols=['Name', 'ID', 'Month', 'Shift']
)

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非常相似。非常相似。但是我们可以每月也排序吗？从2月份开始。我想同意Format，也就是我在我的查询中显示为oputputI的名称下面的一行。我已经更新了我的答案，包括空行和monthwow Kait排序。。你太棒了。。是的，它工作得很好，但有一点值得怀疑。因为每个月的数据都会增加。我的意思是这个月也会是4月的4月和5月的5月，依此类推到12月。所以可以使用下面的代码df['Month']=pd.Categorical（df['Month']，['''Jan'，'Feb'，'Mar'，'Apr'，'May'，'Jun'，'jul'，'Aug'，'sep'，'oct'，'Nov'，'Dec']）。。因此，当我们有数据时，我们的数据框架中的数据将相应地工作。

df.index=df.index.map（lambda x:x[0]如果x[1]=''else x[1]）

df.rename\u axis（'Name'）

您可能会发现这很有帮助：但是我们可以每月进行排序吗？从2月份开始。我想同意Format，也就是我在我的查询中显示为oputputI的名称下面的一行。我已经更新了我的答案，包括空行和monthwow Kait排序。。你太棒了。。是的，它工作得很好，但有一点值得怀疑。因为每个月的数据都会增加。我的意思是这个月也会是4月的4月和5月的5月，依此类推到12月。所以可以使用下面的代码df['Month']=pd.Categorical（df['Month']，['''Jan'，'Feb'，'Mar'，'Apr'，'May'，'Jun'，'jul'，'Aug'，'sep'，'oct'，'Nov'，'Dec']）。。因此，当我们有数据时，我们的数据框中的数据将相应地工作。

df.index=df.index.map（lambda x:x[0]如果x[1]=''else x[1]）

df.rename\u axis（'Name'）

您可能会发现这很有帮助：