,可以通过使用groupby对象的groups属性来实现。groups属性返回一个字典,其中键是组的标签,值是该组的索引。可以通过遍历这个字典来获取每个组的标签和索引。
下面是一个示例代码:
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)
# 按列A进行分组
grouped = df.groupby('A')
# 遍历每个组的标签和索引
for label, index in grouped.groups.items():
# 获取用于迭代的列中的值
values = df.loc[index, 'B'].values
print(f"组 {label} 的值为:{values}")
输出结果为:
组 bar 的值为:['one' 'two' 'one']
组 foo 的值为:['one' 'two' 'two' 'one' 'two']
在这个示例中,我们首先创建了一个DataFrame对象,然后按列'A'进行分组。接下来,我们遍历每个组的标签和索引,并使用.loc方法获取用于迭代的列'B'中的值。最后,我们打印出每个组的值。
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