迭代数据帧中的组

Question

我遇到的问题是我想对数据框进行分组，然后在分组后使用函数来操作数据。例如，我想按日期对数据进行分组，然后遍历日期组中的每一行以解析为函数？

问题是 groupby 似乎创建了一个键的元组，然后是一个由数据中的所有行组成的大量字符串，使得遍历每一行变得不可能

Answer 1

当您申请groupby数据框时，您不会获得行，而是获得数据框组。例如，考虑：

df
    ID        Date  Days  Volume/Day
0  111  2016-01-01    20          50
1  111  2016-02-01    25          40
2  111  2016-03-01    31          35
3  111  2016-04-01    30          30
4  111  2016-05-01    31          25
5  112  2016-01-01    31          55
6  112  2016-01-02    26          45
7  112  2016-01-03    31          40
8  112  2016-01-04    30          35
9  112  2016-01-05    31          30

for i, g in df.groupby('ID'):
     print(g, '\n')


    ID        Date  Days  Volume/Day
0  111  2016-01-01    20          50
1  111  2016-02-01    25          40
2  111  2016-03-01    31          35
3  111  2016-04-01    30          30
4  111  2016-05-01    31          25 

    ID        Date  Days  Volume/Day
5  112  2016-01-01    31          55
6  112  2016-01-02    26          45
7  112  2016-01-03    31          40
8  112  2016-01-04    30          35
9  112  2016-01-05    31          30 

对于您的情况，您可能应该查看dfGroupby.apply，如果您想对您的组应用某些功能，dfGroupby.transform以生成类似索引的数据框（请参阅文档以获取解释），或者dfGroupby.agg，如果您想生成聚合结果。

你会做这样的事情：

r = df.groupby('Date').apply(your_function) 

您将函数定义为：

def your_function(df):
    ... # operation on df
    return result

如果您在实施中遇到问题，请打开一个新问题，发布您的数据和代码，以及任何相关的错误/回溯。快乐编码。