python - 访问 pandas 中分组列表中的列

Question

我在数据框中进行了 groupby 操作，以按特定列的分类值进行分组。像这样的东西:

grouped = df.groupby(df["categories"])

如果我执行list(grouped)，我得到的是一个数据帧列表，每个类别一个。到目前为止，一切顺利。

但我想在列表中的每个数据框中选择特定列。想象一下我想要访问的列名为 vals。我想要这样的东西:

my_array = [grouped[i]["vals"] for i in grouped]

但是前面的命令不起作用，我也没有尝试过其他组合。你有什么建议吗？谢谢。

Answer 1

grouped 返回tuples - 组名称和DataFrame，因此可能的解决方案是:

#unpack tuples to i, df
my_array = [df['vals'] for i, df in grouped]

或者:

#select second value of tuple - df
my_array = [i[1]['vals'] for i in grouped]

示例:

df = pd.DataFrame({'D':[1,3,5,7],
                   'vals':[5,3,6,9],
                   'categories':list('aabb')})

print (df)
   D categories  vals
0  1          a     5
1  3          a     3
2  5          b     6
3  7          b     9

grouped = df.groupby(df["categories"])

print (list(grouped))
[('a',    D categories  vals
0  1          a     5
1  3          a     3), ('b',    D categories  vals
2  5          b     6
3  7          b     9)]

my_array = [df['vals'] for i in grouped]
print (my_array)
[0    5
1    3
2    6
3    9
Name: vals, dtype: int64, 0    5
1    3
2    6
3    9
Name: vals, dtype: int64]