Python 使用pandas键获取组名称的最快方法是什么?
我尽可能多地到处看看 如果我在pandas中使用了Python 使用pandas键获取组名称的最快方法是什么?,python,pandas,pandas-groupby,Python,Pandas,Pandas Groupby,我尽可能多地到处看看 如果我在pandas中使用了groupby,并且我有一个组,称它为group1,我如何获得group1的名称 我使用的是groupby和apply,因此我没有明确地拉组,这就是我需要这样做的原因 假设df组由两个事物组成 df.groupby(['key1','key2']) 然后我得到了一个使用这个的组: 我想避免这样做: group1.key1.unique()[0] group1.key2.unique()[0] 因为速度太慢,所以无法获取名称。我不清楚您所说的组
groupby
,并且我有一个组,称它为group1
,我如何获得group1的名称
我使用的是groupby
和apply
,因此我没有明确地拉组,这就是我需要这样做的原因
假设df组由两个事物组成
df.groupby(['key1','key2'])
然后我得到了一个使用这个的组:
我想避免这样做:
group1.key1.unique()[0]
group1.key2.unique()[0]
因为速度太慢,所以无法获取名称。我不清楚您所说的组名是什么意思。您是指您分组所依据的列中的值吗 Apply将通过groupby列将数据帧拆分为多个较小的数据帧。分组所依据的列仍在较小的数据帧内。这就是你想要的吗 举个例子: 示例数据:
np.random.seed(1)
n=10
df = pd.DataFrame({'mygroups' : np.random.choice(['dogs','cats','cows','chickens'], size=n),
'mygroups2' : np.random.choice(['dogs','cats','cows','chickens'], size=n),
'data' : np.random.randint(1000, size=n)})
print df.head()
data mygroups mygroups2
0 254 cats dogs
1 357 chickens cats
2 914 dogs dogs
3 468 dogs chickens
4 907 chickens cats
让我们将其分组并组成一个愚蠢的函数:
gb = df.groupby(['mygroups','mygroups2'])
def someFunction(ingroup):
print ingroup
return ""
gb.apply(someFunction)
data mygroups mygroups2
7 668 cats cats
data mygroups mygroups2
7 668 cats cats
data mygroups mygroups2
0 254 cats dogs
5 252 cats dogs
data mygroups mygroups2
1 357 chickens cats
4 907 chickens cats
data mygroups mygroups2
6 490 chickens cows
8 925 chickens cows
data mygroups mygroups2
3 468 dogs chickens
data mygroups mygroups2
2 914 dogs dogs
9 398 dogs dogs
Out[718]:
mygroups mygroups2
cats cats
dogs
chickens cats
cows
dogs chickens
dogs
dtype: object
因此,您可以在生成的打印输出中看到,apply
的每次迭代都会获得输入数据帧的所有列
编辑:
我不知道如何从apply
中获取一组键,但我可以从循环中获取:
for eachgroup in gb:
print 'this group key = ' + str( eachgroup[0] )
print 'this group values = '
print eachgroup[1]
我指的是特定组的键名。如果你使用groups.keys,你就会得到我所谓的“组名”,那么你是在问如何编写一个函数,当你将它应用于分组数据时,可以看到键吗?我的意思是,我想象这样一个函数存在。看看这个。这会得到一个特定的组,称之为group1。一旦我有了组,我怎么才能得到名称呢?请参见“修改”而不是“唯一”,您可以只得到每个键的第一个值,因为它们保证是唯一的。应该更快。我同意,似乎应该有一种方法来进入并抓住它。使用.iloc?这是最快的吗?是的,相当快。