我想打印用Pandas分组的结果。

我有一个数据框架:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)

       A  B
0    one  0
1    one  1
2    two  2
3  three  3
4  three  4
5    one  5

当按“A”分组后打印时,我有以下内容:

print(df.groupby('A'))

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x05416E90>

如何打印分组的数据框架?

如果我这样做:

print(df.groupby('A').head())

我获得的数据帧好像它没有分组:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4
one   5    one  5

我期待的是:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
      5    one  5
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4

当前回答

为Groupby对象分配一个变量并使用.first()方法。例子:

 a = df_apps_clean[['App', 'Installs']].groupby('Installs')
 a.first()  <----

其他回答

我发现了一个棘手的方法,只是为了头脑风暴,见代码:

df['a'] = df['A']  # create a shadow column for MultiIndexing
df.sort_values('A', inplace=True)
df.set_index(["A","a"], inplace=True)
print(df)

输出:

             B
A     a
one   one    0
      one    1
      one    5
three three  3
      three  4
two   two    2

优点是很容易打印,因为它返回一个数据帧,而不是Groupby对象。输出看起来不错。 缺点是会产生一系列冗余数据。

python 3

k = None
for name_of_the_group, group in dict(df_group):
    if(k != name_of_the_group):
        print ('\n', name_of_the_group)
        print('..........','\n')
    print (group)
    k = name_of_the_group

以更互动的方式

使用get_group()方法 你可以有这样的东西

new_group = df.groupby(['A'])
get_group('')

将您想要获取的组的名称放在方法中

如果你只是在寻找一种显示它的方法,你可以使用describe():

grp = df.groupby['colName']
grp.describe()

这样就得到了一个整洁的表格。

另一个简单的选择:

for name_of_the_group, group in grouped_dataframe:
   print (name_of_the_group)
   print (group)