我想打印用Pandas分组的结果。

我有一个数据框架:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)

       A  B
0    one  0
1    one  1
2    two  2
3  three  3
4  three  4
5    one  5

当按“A”分组后打印时,我有以下内容:

print(df.groupby('A'))

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x05416E90>

如何打印分组的数据框架?

如果我这样做:

print(df.groupby('A').head())

我获得的数据帧好像它没有分组:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4
one   5    one  5

我期待的是:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
      5    one  5
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4

当前回答

为Groupby对象分配一个变量并使用.first()方法。例子:

 a = df_apps_clean[['App', 'Installs']].groupby('Installs')
 a.first()  <----

其他回答

使用get_group()方法 你可以有这样的东西

new_group = df.groupby(['A'])
get_group('')

将您想要获取的组的名称放在方法中

如果你只是在寻找一种显示它的方法,你可以使用describe():

grp = df.groupby['colName']
grp.describe()

这样就得到了一个整洁的表格。

你不能直接通过print语句看到groupBy数据,但你可以通过使用for循环迭代组来看到 尝试这段代码以按数据查看组

group = df.groupby('A') #group variable contains groupby data
for A,A_df in group: # A is your column and A_df is group of one kind at a time
  print(A)
  print(A_df)

在尝试之后,您将得到一个输出作为groupby结果

我希望这对你们有帮助

感谢Surya的深刻见解。我会清理他的解决方案,简单地做:

for key, value in df.groupby('A'):
    print(key, value)
df.groupby('key you want to group by').apply(print)

正如其他成员所提到的,这是可视化groupby对象的最简单的解决方案。