如何打印一个groupby对象

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

df.groupby('key you want to group by').apply(print)

正如其他成员所提到的，这是可视化groupby对象的最简单的解决方案。

2020-08-09 14:25:55

其他回答

df.groupby('key you want to group by').apply(print)

正如其他成员所提到的，这是可视化groupby对象的最简单的解决方案。

2020-08-09 14:25:55

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。

2019-12-07 07:54:44

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

2022-01-26 01:43:23

你只需要将DataFrameGroupBy对象转换为列表，你可以简单地打印它。 ls_grouped_df = list(df.groupby('A')) 打印(ls_grouped_df)

2021-04-20 14:38:32

你不能直接通过print语句看到groupBy数据，但你可以通过使用for循环迭代组来看到尝试这段代码以按数据查看组

group = df.groupby('A') #group variable contains groupby data
for A,A_df in group: # A is your column and A_df is group of one kind at a time
  print(A)
  print(A_df)

在尝试之后，您将得到一个输出作为groupby结果

我希望这对你们有帮助

2020-01-08 09:01:39

如何打印一个groupby对象

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