使用pandas按键获取组名的最快方法是什么?

时间:2014-11-18 20:13:51

标签: python pandas pandas-groupby

我尽可能多地检查了一下。

如果我在pandas中使用groupby,并且我有一个组,请将其命名为group1,如何获取group1的名称?

我正在使用groupbyapply,所以我没有明确地提取这些组,这就是我需要这样做的原因。

假设组df由两件事组成。

df.groupby(['key1','key2'])

然后我使用这个来组:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.get_group.html#pandas.core.groupby.GroupBy.get_group

我想避免这样做:

group1.key1.unique()[0]
group1.key2.unique()[0]

获取名称,因为这很慢..

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我不清楚你的名字是什么意思。您的意思是您要分组的列中的值吗?

Apply将通过groupby列将数据帧分成多个较小的数据帧。您分组的列仍在较小的数据框内。这就是你追求的吗?

举例说明:

示例数据:

np.random.seed(1)
n=10
df = pd.DataFrame({'mygroups' : np.random.choice(['dogs','cats','cows','chickens'], size=n), 
                   'mygroups2' : np.random.choice(['dogs','cats','cows','chickens'], size=n),
                   'data' : np.random.randint(1000, size=n)})
print df.head()
   data  mygroups mygroups2
0   254      cats      dogs
1   357  chickens      cats
2   914      dogs      dogs
3   468      dogs  chickens
4   907  chickens      cats

让我们对它进行分组并构成一个愚蠢的功能:

gb = df.groupby(['mygroups','mygroups2'])
def someFunction(ingroup):
    print ingroup
    return ""

gb.apply(someFunction)


   data mygroups mygroups2
7   668     cats      cats
   data mygroups mygroups2
7   668     cats      cats
   data mygroups mygroups2
0   254     cats      dogs
5   252     cats      dogs
   data  mygroups mygroups2
1   357  chickens      cats
4   907  chickens      cats
   data  mygroups mygroups2
6   490  chickens      cows
8   925  chickens      cows
   data mygroups mygroups2
3   468     dogs  chickens
   data mygroups mygroups2
2   914     dogs      dogs
9   398     dogs      dogs
Out[718]:
mygroups  mygroups2
cats      cats         
          dogs         
chickens  cats         
          cows         
dogs      chickens     
          dogs         
dtype: object

因此,您可以在结果打印输出中看到apply的每次迭代都获取输入数据帧的所有列。

编辑:

我不确定如何从apply获取密钥元组,但我可以从循环中获取:

for eachgroup in gb:
    print 'this group key = ' + str( eachgroup[0] )
    print 'this group values = ' 
    print eachgroup[1]