首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何根据groupby操作生成的组获取pandas DataFrame的组id值的列

在pandas中,可以使用groupby操作对DataFrame进行分组,并生成一个GroupBy对象。要获取每个组的组ID值的列,可以使用ngroup()方法。

ngroup()方法返回一个表示每个组的整数值的Series,这些整数值对应于每个组的组ID。它可以作为DataFrame的新列添加到原始数据中。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby操作分组,并获取组ID值的列
df['group_id'] = df.groupby(['A', 'B']).ngroup()

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     A    B  C  group_id
0  foo  one  1         0
1  bar  one  2         1
2  foo  two  3         2
3  bar  two  4         3
4  foo  two  5         2
5  bar  one  6         1
6  foo  two  7         2
7  foo  one  8         0

在上述示例中,我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'列的DataFrame。然后,我们使用groupby(['A', 'B'])对DataFrame进行分组。接下来,使用ngroup()方法获取每个组的组ID值,并将其赋值给新的列'group_id'。最后,打印输出DataFrame。

这样,我们就成功根据groupby操作生成的组获取了pandas DataFrame的组ID值的列。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

基于重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/唯一来形成结果DataFrame轴。此函数不支持数据聚合,多个将导致MultiIndex。...=False) 输出为: 2.3 分组与聚合(6.2.3 ) 分组与聚合是常见数据变换操作 分组指根据分组条件(一个或多个键)将原数据拆分为若干个; 聚合指任何能从分组数据生成标量值变换过程...,这一过程中主要对各分组应用同一操作,并把操作后所得结果整合到一起,生成新数据。...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。...数据: # 通过列表生成获取DataFrameGroupBy数据 result = dict([x for x in groupby_obj])['A'] # 字典中包含多个DataFrame

19.3K20
  • 25个例子学会Pandas Groupby 操作(附代码)

    它用于根据给定不同对数据点(即行)进行分组,分组后数据可以计算生成聚合。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息数据集,那么可以使用groupby功能来计算每个品牌平均价格。...在本文中,我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场操作。 这里使用数据集是随机生成,我们把它当作一个销售数据集。...操作输出是DataFrame,可以使用as_index参数使它们成为DataFrame。...19、求个数 有时需要知道生成了多少,这可以使用ngroups。...20、获得一个特定分组 get_group函数可获取特定并且返回DataFrame

    3.1K20

    DataFrame和Series使用

    DataFrame和Series是Pandas最基本两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成字典,其中key是列名,是Series Series和Python...# 查看dfdtypes属性,获取每一数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据:加载一数据,通过df...,求平均,求每组数据条目数(频数)等 再将每一计算结果合并起来 可以使用DataFramegroupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','...Series唯一计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby...对象就是把continent取值相同数据放到一中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号Dataframe数据中筛序出一 df.groupby

    10710

    Pandas GroupBy 深度总结

    -应用-组合链任何操作 为了简要检查生成 GroupBy 对象并检查拆分方式,我们可以从中提取或索引属性。...这里需要注意是,transformation 一定不能修改原始 DataFrame任何,也就是这些操作不能原地执行 转换 GroupBy 对象数据最常见 Pandas 方法是 transform...它包括获取GroupBy 对象上执行所有操作输出并将它们重新组合在一起,生成数据结构,例如 Series 或 DataFrame。...链是如何一步一步工作 如何创建 GroupBy 对象 如何简要检查 GroupBy 对象 GroupBy 对象属性 可应用于 GroupBy 对象操作 如何计算汇总统计量以及可用于此目的方法...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象或多 如何将不同聚合函数应用于 GroupBy 对象不同 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 如何过滤 GroupBy 对象或每个特定行

    5.8K40

    玩转Pandas,让数据处理更easy系列6

    ,让数据处理更easy系列5 实践告诉我们Pandas主要类DataFrame是一个二维结合数组和字典结构,因此对行、而言,通过标签这个字典key,获取对应行、,而不同于Python,...分和合按照字面理解就可,但是“治”又是怎么理解,进一步将治分为3件事: 聚合操作,比如统计每组个数,总和,平均值 转换操作,对每个进行标准化,依据其他组队个别组NaN填充 过滤操作,忽略一些...04 分(splitting) 分组就是根据默认索引映射为不同索引取值分组名称,来看如下所示DataFrame实例df_data,可以按照多种方式对它分组,直接调用groupby接口, ?...df_data.groupby('A') 默认是按照axis=0分(行),如果按照,修改轴,即 df_data.groupby('A' , axis=1) 也可以按照多个分组,比如: df_data.groupby...06 治:分组上操作 对分组上操作,最直接是使用aggregate操作,如下,求出每个分组上对应列总和,大家可以根据上面的分组情况,对应验证: agroup = df.groupby('A')

    2.7K20

    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。...类对象进行符合各种逻辑关系合并操作,合并后生成一个整合Series或DataFrame类对象。...数据变换常见处理方式包括: 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 3.3.1分与聚合 分组与聚合是常见数据变换操作 分组指根据分组条件(一个或多个键)将原数据拆分为若干个;...聚合指任何能从分组数据生成标量值变换过程,这一过程中主要对各分组应用同一操作,并把操作后所得结果整合到一起,生成新数据。...() pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。

    13K10

    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    “split-apply-combine”包括三个步骤: 使用DataFrame.groupBy将数据分成多个。 对每个分组应用一个函数。函数输入和输出都是pandas.DataFrame。...输入数据包含每个所有行和。 将结果合并到一个新DataFrame中。...此外,在应用该函数之前,分组中所有数据都会加载到内存,这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中每个减去分组平均值。...级数到标量值,其中每个pandas.Series表示或窗口中。 需要注意是,这种类型UDF不支持部分聚合,或窗口所有数据都将加载到内存中。...下面的例子展示了如何使用这种类型UDF来计算groupBy和窗口操作平均值: from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType

    7.1K20

    python数据分析——数据分类汇总与统计

    第一个阶段,pandas对象中数据会根据你所提供一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象特定轴上执行。...groupby对象; 第三种: df.groupby(col1)[col2]或者 df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回按col1进行分组后col2; 首先生成一个表格型数据集...首先,根据day和smoker对tips进行分组,然后采用agg()方法一次应用多个函数。 如果传入一函数或函数名,得到DataFrame就会以相应函数命名。...) 对于DataFrame,你可以定义一应用于全部函数,或不应用不同函数。...关键技术:在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现,其中在所有参数中,values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中、行、

    63710

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十·二)

    聚合结果是每一个标量值,或者至少被视为这样。例如,产生中每总和。...注意 使用 UDF 进行聚合通常比在 GroupBy 上使用 pandas 内置方法性能较差。考虑将复杂操作拆分为一系列利用内置方法操作链。...注意 使用 UDF 进行聚合通常比在 GroupBy 上使用 pandas 内置方法性能更低。考虑将复杂操作分解为一系列利用内置方法操作。...rank() 计算每个内每个排名 shift() 在每个内上下移动 此外,将任何内置聚合方法作为字符串传递给transform()(请参阅下一节)将在内广播结果,生成转换后结果。...警告 apply必须尝试从结果推断它应该作为规约器、转换器或过滤器进行操作,具体取决于传递给它内容。因此,分组可能包含在输出中,也可能不包含在输出中。虽然它试图智能猜测如何行事,但有时可能猜错。

    45400

    Pandas从入门到放弃

    这些基本操作都建立在Pandas基础数据结构之上。Pandas有两大基础数据结构:Series(一维数据结构)和DataFrame(二维数据结构)。...操作 以前面的df2这一DataFrame变量为例,若希望获取点Ax、y、z坐标,则可以通过三种方法获取: 1、df[索引];2、df.索引;3、df.iloc[:, :] 注意: 在使用第一种方式时...第三类方法常用于获取多个,其返回也是一个DataFrame。...("abc"), columns=list("xyz")) df 在前面已经调到过如何使用df.loc和df.iloc按照标签去查询,这里介绍按照区间范围进行查找,例如:获取x轴上a、b坐标 df.loc...因此,可以通过对GroupBy结果进行遍历,再获取我们期望信息 for name, group in df3: print(name) # 分组后名 print(group)

    9610

    Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

    pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时,经常要对数据根据...Pandas中可以借助groupby操作Dataframe分组操作,本文介绍groupby基本原理及对应agg、transform和apply方法与操作。...groupby之后可以进行下一步操作,注意,在groupby之后一系列操作(如agg、apply等),均是基于子DataFrame操作。 下面我们一起看看groupby之后常见操作。...聚合操作可以用来求和、均值、最大、最小等,下表为Pandas中常见聚合操作: [1528a59f449603fc3885aa6e32616830.png] 例如,计算不同公司员工平均年龄和平均薪水...transform:会对每一条数据求得相应结果,同一样本会有相同内求完均值后会按照原索引顺序返回结果 2.4 apply方法 之前我们介绍过对Dataframe使用apply进行灵活数据变换操作处理方法

    2.8K41
    领券