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如何通过Pandas.groupby().ngroup()分组后按ID取回组名

通过Pandas.groupby().ngroup()方法，可以实现按照指定的列进行分组，并返回每个分组的组名。

具体步骤如下：

  1. 导入Pandas库：import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象，假设为df，包含一个ID列和其他需要分组的列。
  3. 使用groupby()方法按照ID列进行分组：grouped = df.groupby('ID')
  4. 使用ngroup()方法获取每个分组的组名：group_names = grouped.ngroup()
  5. 将组名添加到原始DataFrame中：df['Group'] = group_names

这样，通过Pandas.groupby().ngroup()方法，我们可以将原始数据按照ID列进行分组，并在原始数据中添加一个新的列"Group"，其中包含每个分组的组名。

Pandas.groupby().ngroup()的优势：

  • 简单易用：Pandas提供了直观的API，使得分组操作变得简单易用。
  • 高效性能：Pandas使用了优化的算法和数据结构，能够高效地处理大规模数据集。
  • 灵活性：可以根据不同的需求进行分组操作，支持多种分组方式和自定义函数。

Pandas.groupby().ngroup()的应用场景：

  • 数据分析：在数据分析过程中，经常需要对数据进行分组统计，Pandas.groupby().ngroup()可以方便地实现这一功能。
  • 数据可视化：通过将数据按照不同的分组进行可视化展示，可以更好地理解数据的分布和趋势。
  • 机器学习：在机器学习任务中，常常需要对数据进行分组处理，以便进行特征工程或模型训练。

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