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如下所示：
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import pandas as pd
df = pd.dataframe({'性别' : ['男', '女', '男', '女',
'男', '女', '男', '男'],
'成绩' : ['优秀', '优秀', '及格', '差',
'及格', '及格', '优秀', '差'],
'年龄' : [15,14,15,12,13,14,15,16]})
groupby=df.groupby("性别")
groupby.iter()
groupby对象是一个迭代对象，每次迭代结果是一个元组，元组的第一个元素是该组的名称(就是groupby的列的元素名称)，第二个元素是该组的具体信息，是一个数据框，索引是以前的数据框的总索引
for name,group in groupby: print(name) print(group) 女 年龄 性别 成绩 1 14 女 优秀 3 12 女 差 5 14 女 及格 男 年龄 性别 成绩 0 15 男 优秀 2 15 男 及格 4 13 男 及格 6 15 男 优秀 7 16 男 差
groupby.groups
显示分组的组名，以及所对应的索引
print(groupby.groups)
{'女': int64index([1, 3, 5], dtype='int64'), '男': int64index([0, 2, 4, 6, 7], dtype='int64')}
groupby.indices
类似于groupby.groups
print(groupby.indices)
{'女': array([1, 3, 5], dtype=int64), '男': array([0, 2, 4, 6, 7], dtype=int64)}
groupby.get_group(name[, obj])
获得某一个分组的具体信息
in [2]: groupby.get_group("男")
out[2]:
年龄 性别 成绩
0 15 男 优秀
2 15 男 及格
4 13 男 及格
6 15 男 优秀
7 16 男 差
grouper([key, level, freq, axis, sort])
应用
可以先通过循环获得所有的组的名称
for name in groupby: print(name)# 获得所有分组的名称 groupby.get_group(name) #获得所有该名称的数据
以上这篇pandas groupby对象 索引与迭代方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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python求numpy中array按列非零元素的平均值案例
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