如何打印一个groupby对象

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

python 3

k = None
for name_of_the_group, group in dict(df_group):
    if(k != name_of_the_group):
        print ('\n', name_of_the_group)
        print('..........','\n')
    print (group)
    k = name_of_the_group

以更互动的方式

2020-02-12 05:32:17

其他回答

打印所有(或任意多行)的分组df:

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)

grouped_df = df.group(['var1', 'var2'])
print(grouped_df)

2020-04-20 17:29:27

df.groupby('A').apply(display)

提供简洁的格式

2021-02-17 20:05:58

在Jupyter Notebook中，如果您执行以下操作，它将打印对象的漂亮分组版本。apply方法有助于创建多索引数据框架。

by = 'A'  # groupby 'by' argument
df.groupby(by).apply(lambda a: a[:])

输出:

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

如果您希望by列不出现在输出中，只需删除该列，如下所示。

df.groupby(by).apply(lambda a: a.drop(by, axis=1)[:])

输出:

在这里，我不确定为什么.iloc[:]不能在结尾工作而不是[:]。因此，如果将来由于更新(或当前)而出现一些问题，.iloc[:len(a)]也可以工作。

2020-07-08 21:08:19

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()  <----

2022-12-11 20:10:36

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)

2019-11-17 00:33:25

如何打印一个groupby对象

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