python - 仅显示定义组的 Pandas groupby 结果

Question

我有一个具有以下基本格式的 pandas 数据框:

tempDF = pd.DataFrame({ 'id': [12,12,12,12,45,45,45,51,51,51,51,51,51,76,76,76,91,91,91,91],
                        'measure': [3.2,4.2,6.8,5.6,3.1,4.8,8.8,3.0,1.9,2.1,2.4,3.5,4.2,5.2,4.3,3.6,5.2,7.1,6.5,7.3],
                        'status': [0,1,1,2,1,1,0,1,0,1,2,0,0,1,1,0,1,0,2,2]})

我想根据“measure”中的值获取每个“status”的摘要统计信息。为此，我使用:

tempGroup = tempDF.groupby('status')
tempGroup['measure'].describe()

...在“状态”中为每个组生成了一系列摘要统计数据。然而，在我的实际数据库中，类别的数量要大得多，对于某些分析，我只想显示有限数量的类别的结果。在上面的示例中，如何仅显示状态组 1 和 2 的摘要统计信息？我尝试过使用 .loc 和其他标准方法进行切片和切 block 的各种形式，但无济于事。我已经能够使用 for 循环单独单步执行每个组，但这似乎效率很低 - 我假设必须有一种更简单的方法。任何帮助将不胜感激。提前致谢。

Answer 1

如果您只想要状态 1 和 2 的统计信息。

import pandas as pd
import numpy as np


tempDF = pd.DataFrame({ 'id': [12,12,12,12,45,45,45,51,51,51,51,51,51,76,76,76,91,91,91,91],
                        'measure': [3.2,4.2,6.8,5.6,3.1,4.8,8.8,3.0,1.9,2.1,2.4,3.5,4.2,5.2,4.3,3.6,5.2,7.1,6.5,7.3],
                        'status': [0,1,1,2,1,1,0,1,0,1,2,0,0,1,1,0,1,0,2,2]})

# just show stats for 1, 2
groups = [1, 2]
tempDF.loc[tempDF.status.isin(groups)].groupby('status').describe()


Out[41]: 
                   id  measure
status                        
1      count   9.0000   9.0000
       mean   51.0000   4.3000
       std    27.3038   1.4186
       min    12.0000   2.1000
       25%    45.0000   3.1000
       50%    51.0000   4.3000
       75%    76.0000   5.2000
       max    91.0000   6.8000
2      count   4.0000   4.0000
       mean   61.2500   5.4500
       std    37.8627   2.1486
       min    12.0000   2.4000
       25%    41.2500   4.8000
       50%    71.0000   6.0500
       75%    91.0000   6.7000
       max    91.0000   7.3000