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('A').apply(display)

提供简洁的格式

2021-02-17 20:05:58

其他回答

打印所有(或任意多行)的分组df:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)

grouped_df = df.group(['var1', 'var2'])
print(grouped_df)

2020-04-20 17:29:27

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

只是做的事:

grouped_df = df.groupby('A')

for key, item in grouped_df:
    print(grouped_df.get_group(key), "\n\n")

弃用通知:ix在0.20.0中已弃用

这也是可行的，

grouped_df = df.groupby('A')    
gb = grouped_df.groups

for key, values in gb.iteritems():
    print(df.ix[values], "\n\n")

对于选择性键分组:使用gb.keys()将您想要的键插入到key_list_from_gb，在下面:

gb = grouped_df.groups
gb.keys()

key_list_from_gb = [key1, key2, key3]

for key, values in gb.items():
    if key in key_list_from_gb:
        print(df.ix[values], "\n")

2016-04-30 06:59:52

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

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()  <----

2022-12-11 20:10:36

如何打印一个groupby对象

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