GROUPBYパンダのデータパケット

同様にエクセルピボットテーブルは、一般的に以下の方法を使用して、行によってグループ化されました。

（=なし、軸= 0、レベル=なし、as_index = Trueの場合、ソート=真、group_keys =によってdf.groupby 真、
   　　　　 スクイズ = Falseを、観察= Falseを、** kwargsから）

これは、パケット取得DataFrameGroupByオブジェクトの直接の結果です。

DF = pd.DataFrame（{ ' A '：[ ' 趙'、' 李'、' 王'、' 李'、' 趙' ]、
                    ' B '：[ ' 1 '、' 1 '、' 2 '、' 3 '、' 2 ' ]、
                    ' C '：np.arange（1.6）、
                    ' D '：np.arange（6,11 ）}）
 プリント（DF）
 プリント（df.groupby（' A ' ））
 プリント（型（df.groupby（' A ' ）））
＃       ABCD 
＃0趙1つの乃至6 
＃1のLi 1 2 7 
＃2王2つの3~8 
＃3のLi 3 4 9 
＃4趙2個の5 10 
＃<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy 0x0000000001E6C550におけるオブジェクト> 
＃<クラスのpandas.core。 groupby.generic.DataFrameGroupBy '>

これは、各要素は、パケットタプル値、第2の値データフレームの名前の組である反復パケット対象イテレート可能オブジェクトの直接の結果です。またはタプルビューのリストは、各要素に変換することができます。

以下のための N、P で df.groupby（' A ' ）：
     プリント（型（p））
     プリント（n）を
     印刷（P）
     プリント（' ------------------ ------- ' ）
 ＃<クラスのpandas.core.frame.DataFrame'> 
＃1 のLi 
＃1      ABCD 
＃1のLi 1個の2 7 
＃3のLi 3 4 9 
＃----------- -------------- 
＃<クラスのpandas.core.frame.DataFrame '> 
＃王
＃       ABCD 
＃2王2 3 8
＃------------------------- 
＃<クラスのpandas.core.frame.DataFrame '> 
＃趙
＃       ABCD 
＃0趙1乃至6 
＃4趙2つの5 10 
＃-------------------------

結果を表示パケット

get_groupにより、パケットの内容を取得（「グループ名」）

基は辞書、グループ名の辞書キー、行グループに含まれるリストのインデックス値が配置されており、それはによってパケットグループ行の[「グループ名」]ビューであってもよいです

プリント（df.groupby（' A '）.get_group（' 趙'））  ＃取得したグループ化された趙グループ
＃1        ABCD 
＃0 1 6つ趙
＃4 10 5 TWO趙

プリント（df.groupby（[ ' A '、' B ' ]）。グループ）
 プリント（df.groupby（[ ' A '、' B ' ]）。グループ[（' リー'、' 一' ）]）
＃{（ 'リー'、 '1'）：Int64Index（[1]、DTYPE = 'Int64の'）、（ 'リー'、 '3'）：Int64Index（[3]、DTYPE = 'Int64の'）、（「王' '2'）：Int64Index（[2]、DTYPE = 'Int64の'）、（ '趙'、 '1'）：Int64Index（[0]、DTYPE = 'Int64の'）、（ '趙'、' 2 '）：Int64Index（[4]、DTYPE =' Int64の'）} 
＃1 Int64Index（[1]、DTYPE =' int64'モード）

get_groupビューパケットの内容およびグループはグループ行を表示します

各パケットサイズ統計の長さ

プリント（df.groupby（' A ' ）.size（））
 プリント（型（df.groupby（' A ' ）.size（））） ＃
 
＃ のLi 2 
＃王1 
＃の趙2 
＃のDTYPE：int64モード
＃<クラスのpandas.core.series.Series '>

パケットサイズの統計情報の長さ

複数の列グループは、リストに記述する必要がある場合にはパケットは、単一または複数の列であってよいです。

DF = pd.DataFrame（{ ' A '：[ ' 趙'、' 李'、' 王'、' 李'、' 趙' ]、
                    ' B '：[ ' 1 '、' 1 '、' 2 '、' 3 '、' 2 ' ]、
                    ' C '：np.arange（1.6）、
                    ' D '：np.arange（6,11 ）}）
 プリント（df.groupby（' A '）.SUM（））   ＃列パケットの、合計、要素のための他の非数値を無視数値文字列の要素
を印刷（' --------------------- ' ）
 を印刷（df.groupby（[ ' A '、' B ' ]）。SUM（） ）    ＃グループ化列AとB、他の列の合計に、無視する非数値列要素の
印刷（「--------------------- 」）
 印刷（ df.groupby（' A '）' D' ] .SUM（））   ＃グループ内の列は、D列の和と
      CD
 ＃A           
＃のLi。6 16 
＃王。8. 3 
＃趙。6 16 
位--------------- ------ 
＃             CD 
＃AB            
＃リー2. 7つ
＃      スリー。4. 9 
＃王。8. 3 TWO 
＃趙一つ。1. 6 
＃      TWO。5 10 
＃---------------- ----- 
＃
＃リー16 
＃王。8 
＃趙16 
＃ 名前：D、DTYPE：INT32

単一および複数列グループGROUPBY

GROUPBYパンダのデータパケット

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