python - 按时间单位而不是逐行迭代数据帧

Question

我有一个 pandas.DataFrame，它看起来像这样:

Time(minutes)    column2       column1
420              1             5
420              2             10
420              3             8
421              1             4
421              2             9
421              3             7

我知道如何使用 iterrows() 逐行迭代，但是是否有一种有效的方法可以在列 (Time) 中按时间单位进行迭代，以便我可以在每次迭代中处理给定时间的数据？像这样的东西:

time = 420
while(time <= max_time):
   temp <- fetch the sub-dataframe for given time
   process(temp)
   update original df with temp #guaranteed it won't affect any other rows other than the current set of rows
   time += 1

Answer 1

您可以使用 .groupby()按时间而不是按行迭代:

代码:

for grp in df.groupby('Time(minutes)'):
    ...

测试代码:

df = pd.read_fwf(StringIO(u"""
    Time(minutes)    column2       column1
    420              1             5
    420              2             10
    420              3             8
    421              1             4
    421              2             9
    421              3             7"""), header=1)

print(df)
for grp in df.groupby('Time(minutes)'):
    print(grp)

结果:

   Time(minutes)  column2  column1
0            420        1        5
1            420        2       10
2            420        3        8
3            421        1        4
4            421        2        9
5            421        3        7

(420,    Time(minutes)  column2  column1
0            420        1        5
1            420        2       10
2            420        3        8)
(421,    Time(minutes)  column2  column1
3            421        1        4
4            421        2        9
5            421        3        7)