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

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)

其他回答

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。

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

提供简洁的格式

另外,其他简单的选择可以是:

gb = df.groupby("A")
gb.count() # or,
gb.get_group(your_key)

你只需要将DataFrameGroupBy对象转换为列表,你可以简单地打印它。 ls_grouped_df = list(df.groupby('A')) 打印(ls_grouped_df)

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