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

另一个简单的选择:

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

2019-01-08 14:15:50

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

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

感谢Surya的深刻见解。我会清理他的解决方案，简单地做:

for key, value in df.groupby('A'):
    print(key, value)

2019-11-17 00:33:25

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

df.groupby('A').apply(display)

提供简洁的格式

2021-02-17 20:05:58

如何打印一个groupby对象

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