Python 从pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy对象获取值

嗨，我有这样的数据帧，

time

列中有71个唯一值，

lat

列中有721个唯一值，

lon

列中有1440个唯一值，temp列中的所有值都是唯一的

数据帧示例：

  time        latitude  longitude       temp
1950-01-01      90.0     0.00         49654.792969
1950-01-01      90.0     0.25         49654.792969
   .              .       .                .
   .              .       .                .
73715040 rows * 4 cloumn

现在我想通过使用

lat

和

lon

列进行分组，以获得所有网格或对的所有时间段的所有temp值，这些网格或对将有

1038240行（721 lat*1440 lon）

，所以我这样做

df=df.groupby（['纬度'，'经度]）

---

现在，由于它是pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy对象，我无法从中访问值。因此，我试图通过

df.apply（pd.dataframe）

将其转换为数据帧，但这需要花费大量时间，而且我的内核正在崩溃。那么有没有其他方法来获取记录，或者我在这里做错了什么。如果可能，请建议其他方法。

这应该适合您：

df.groupby（['latitude'，'longitude']）。聚合（lambda x:'，'。连接（map（str，x）））

这应该适合您：

df.groupby（['latitude'，'longitude']）。聚合（lambda x:'，'。连接（map（str，x）））

对象类型

pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

是一个元组列表，其中第一个元素是groupby元素，第二个元素是该组的dataframe

请参见下面的示例：

创建测试数据帧 测试数据帧 分组数据帧 重要的 正如@HenriChab所评论的，使用

aggregate

或例如

sum

将返回数据帧类型，而不是组类型

>>> new_df = df.groupby(["ColA", "ColB"]).sum()
>>> new_df
           ColC
ColA ColB
1    5        3
     6        3
2    7        9
3    8       13
     9        8

最后，您可以重置索引

>>> new_df.reset_index(inplace=True)

>>> new_df
   ColA  ColB  ColC
0     1     5     3
1     1     6     3
2     2     7     9
3     3     8    13
4     3     9     8

---

对象类型pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy是一个元组列表，其中第一个元素是groupby元素，第二个元素是该组的数据帧

请参见下面的示例：

创建测试数据帧 测试数据帧 分组数据帧 重要的 正如@HenriChab所评论的，使用

aggregate

或例如

sum

将返回数据帧类型，而不是组类型

>>> new_df = df.groupby(["ColA", "ColB"]).sum()
>>> new_df
           ColC
ColA ColB
1    5        3
     6        3
2    7        9
3    8       13
     9        8

最后，您可以重置索引

>>> new_df.reset_index(inplace=True)

>>> new_df
   ColA  ColB  ColC
0     1     5     3
1     1     6     3
2     2     7     9
3     3     8    13
4     3     9     8

---

Pandas

groupby（）

指令必须附带

aggregate（）

指令。您希望输出中的第三列是什么？temps逗号分隔？@HenriChab yes我想要所有带有lat-lon pairPandas的temp值

groupby（）

指令必须带有

aggregate（）

指令。您希望输出中的第三列是什么？temps逗号分隔？@HenriChab yess我想要所有的temp值和lat-lon Pairey它工作得很好，但顺序有点混乱，就像我预期的第一个纬度和经度是90.0和0.00，但它是-90.0和0.00。这是最后一个纬度，是否有可能获得与原始数据帧中相同顺序的数据对？嘿，我使用了sort=False，它按预期工作。谢谢你的回答。我接受了。：）嘿，它工作得很好，但顺序有点混乱，就像我预期第一纬度和经度是90.0和0.00，但它会变成-90.0和0.00。这是最后一个纬度，是否有可能获得与原始数据帧中相同顺序的数据对？嘿，我使用了sort=False，它按预期工作。谢谢你的回答。我接受了。：）嘿，非常感谢您提供详细的答案！：）嘿，非常感谢您提供详细的答案！：）

>>> new_df = df.groupby(["ColA", "ColB"]).sum()
>>> new_df
           ColC
ColA ColB
1    5        3
     6        3
2    7        9
3    8       13
     9        8

>>> new_df.reset_index(inplace=True)

>>> new_df
   ColA  ColB  ColC
0     1     5     3
1     1     6     3
2     2     7     9
3     3     8    13
4     3     9     8