在使用pandas进行groupby操作后,可以通过以下方法获取groupby后的列表列表:
groups
属性获取分组后的组名列表:grouped = df.groupby('column_name')
group_names = list(grouped.groups.keys())
其中,column_name
是进行分组的列名,group_names
是分组后的组名列表。
get_group
方法获取指定组的数据列表:grouped = df.groupby('column_name')
group_data = grouped.get_group('group_name').values.tolist()
其中,column_name
是进行分组的列名,group_name
是指定的组名,group_data
是该组的数据列表。
apply
方法获取每个组的数据列表:grouped = df.groupby('column_name')
group_data = grouped.apply(lambda x: x['column_name'].values.tolist()).reset_index()
其中,column_name
是进行分组的列名,group_data
是每个组的数据列表。
以上方法可以根据具体需求选择使用,根据不同的业务场景,可以灵活运用groupby后的列表列表进行数据分析、统计等操作。
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