如何解决如何循环分组的 Pandas 数据框?
df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x:
','.join(x))
确实已经返回了一个数据框,因此您不能再循环遍历这些组。
一般来说:
-
df.groupby(...)
返回一个GroupBy
对象(DataFrameGroupBy 或 SeriesGroupBy),通过它,您可以遍历组(如此处的文档中所述)。您可以执行以下操作:grouped = df.groupby('A')
for name, group in grouped: …
-
当您在 groupby 上应用函数时,在您的示例中
df.groupby(...).agg(...)
(但这也可以是transform
,apply
,mean
, …),您 到不同组的结果组合在一起(应用和组合步骤groupby 的’split-apply-combine’范式)。因此,此结果将始终再次成为 DataFrame(或 Series 取决于应用的功能)。
解决方法
数据框:
c_os_family_ss c_os_major_is l_customer_id_i
0 Windows 7 90418
1 Windows 7 90418
2 Windows 7 90418
代码:
print df
for name,group in df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x)):
print name
print group
我正在尝试遍历聚合数据,但出现错误:
ValueError:解包的值太多
@EdChum,这是预期的输出:
c_os_family_ss \
l_customer_id_i
131572 Windows 7,Windows 7,Window...
135467 Windows 7,Window...
c_os_major_is
l_customer_id_i
131572,...
135467,...
输出不是问题,我希望遍历每个组。
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