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

除了之前的答案:

以你为例，

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

然后是简单的一行代码

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

2020-04-17 05:20:30

其他回答

我确认了head()的行为在0.12和0.13版本之间发生了变化。我看这像只虫子。我制造了一个问题。

但是groupby操作实际上并不返回按组排序的DataFrame。这里的.head()方法有点误导人——它只是一个方便的特性，可以让您重新检查分组的对象(在本例中为df)。groupby的结果是一个单独类型的对象，一个groupby对象。必须应用、转换或筛选才能返回到数据帧或系列。

如果你想做的只是按列A中的值排序，你应该使用df.sort('A')。

2014-03-27 17:21:17

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

在GroupBy对象上调用list()

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

给你:

[('one',      A  B
0  one  0
1  one  1
5  one  5), ('three',        A  B
3  three  3
4  three  4), ('two',      A  B
2  two  2)]

2020-01-13 05:30:44

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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