如何循环分组的 Pandas 数据框？

问题描述

df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x))确实已经返回了一个数据框，因此您不能再循环遍历这些组。

一般来说：

• df.groupby(...)返回一个GroupBy对象（DataFrameGroupBy 或 SeriesGroupBy），通过它，您可以遍历组（如此处的文档中所述）。您可以执行以下操作：

  grouped = df.groupby('A')
  

  for name, group in grouped: …

• 当您在 groupby 上应用函数时，在您的示例中df.groupby(...).agg(...)（但这也可以是transform, apply, mean, …），您 到不同组的结果组合在一起（应用和组合步骤groupby 的’split-apply-combine’范式）。因此，此结果将始终再次成为 DataFrame（或 Series 取决于应用的功能）。

解决方法

数据框：

  c_os_family_ss c_os_major_is l_customer_id_i
0      Windows 7                         90418
1      Windows 7                         90418
2      Windows 7                         90418

代码：

print df
for name,group in df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x)):
    print name
    print group

我正在尝试遍历聚合数据，但出现错误：

ValueError：解包的值太多

@EdChum，这是预期的输出：

                                                    c_os_family_ss  \
l_customer_id_i
131572           Windows 7,Windows 7,Window...
135467           Windows 7,Window...

                                                     c_os_major_is
l_customer_id_i
131572,...
135467,...

输出不是问题，我希望遍历每个组。