python - 使用枚举在熊猫数据框中循环
问题描述
我有一个基本数据框,它是来自不干净数据的组的结果:
df:
Name1 Value1 Value2
A 10 30
B 40 50
我创建了一个列表,如下所示:
Segment_list = df['Name1'].unique()
Segment_list
array(['A', 'B'], dtype=object)
现在我想遍历列表并为每次迭代找到 Value1 中的数量,所以我正在使用:
for Segment_list in enumerate(Segment_list):
print(df['Value1'])
但是我得到了两个值而不是一个一个。我只需要一个值进行一次迭代。这可能吗?
Expected output:
10
40
解决方案
- 我建议使用
pandas.DataFrame.groupby
来获取每个组的值。 - 在大多数情况下,将 a
for-loop
与 pandas 一起使用表明它可能没有正确或有效地完成。 - 其他资源:
选项1:
import pandas as pd
import numpy as np
import random
np.random.seed(365)
random.seed(365)
rows = 25
data = {'n': [random.choice(['A', 'B', 'C']) for _ in range(rows)],
'v1': np.random.randint(40, size=(rows)),
'v2': np.random.randint(40, size=(rows))}
df = pd.DataFrame(data)
# groupby n
for g, d in df.groupby('n'):
# print(g) # use or not, as needed
print(d.v1.values[0]) # selects the first value of each group and prints it
[out]: # first value of each group
5
33
18
选项 2:
dfg = df.groupby(['n'], as_index=False).agg({'v1': list})
# display(dfg)
n v1
0 A [5, 26, 39, 39, 10, 12, 13, 11, 28]
1 B [33, 34, 28, 31, 27, 24, 36, 6]
2 C [18, 27, 9, 36, 35, 30, 3, 0]
选项 3:
- 如评论中所述,您的数据已经是 的结果
groupby
,并且每个组的列中只有一个值。
dfg = df.groupby('n', as_index=False).sum()
# display(dfg)
n v1 v2
0 A 183 163
1 B 219 188
2 C 158 189
# print the value for each group in v1
for v in dfg.v1.to_list():
print(v)
[out]:
183
219
158
选项 4:
- 打印每列的所有行
dfg = df.groupby('n', as_index=False).sum()
for col in dfg.columns[1:]: # selects all columns after n
for v in dfg[col].to_list():
print(v)
[out]:
183
219
158
163
188
189
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