python pandas-使用列号/位置分组（用于循环）

我想在多个groupby中连续循环我的数据帧，并且我想使用列编号（或者是列位置？）作为groupby索引ie

数据帧

col1 | col2 | col3 | col4
-------------------------
  12    22     13    14
  13    23     15    16
  14    24     17    18

我的代码：

for i in range(1:df.shape[1])
    grouped = df.groupby([i-1, i])
    #grouping by col1+col2, col2+col3, etc.

不幸的是，它向我抛出了密钥错误：

File "C:\Program Files\Python\Python36\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 2690, in _get_grouper
    raise KeyError(gpr)
KeyError: 1

如何使用列号进行分组？

似乎您需要+一些函数，如

sum

：

df = df.rolling(2,axis=1, min_periods=1).sum()
print (df)
   col1  col2  col3  col4
0  12.0  34.0  35.0  27.0
1  13.0  36.0  38.0  31.0
2  14.0  38.0  41.0  35.0

但可能需要这样的东西：

for i in range(1, df.shape[1]):
    grouped = df.groupby(df.columns[[i-1, i]].tolist())

---

你能解释一下你的问题吗？因为这里似乎不可能使用

groupby

。我想按列对数据帧进行分组（每个循环2列），并统计这2列中出现的类似项配对。所以第一个循环类似于

df.groupby（['col1'，'col2']）

，第二个循环类似于

df.groupby（['col2'，'col3']）

。但是我想要的不是列名，而是列索引。示例：第一个循环：

df.groupby（[0,1]）

，第二个循环：

df.groupby（[1,2]）

，等等。我不想对它求和，我想对它进行分组，并计算两列之间类似的项目配对。我编辑答案。但需要将列的位置转换为列名称。groupby+位置尚未实现。谢谢，这是我想知道的信息（groupby+位置）。我实际上是从R代码翻译过来的。只是一个与此相关的问题。我们如何检查这个功能（groupby+position）是否将在下一个pandas版本中实现？我认为最好的方法是在中创建新线程。