Pandas DataFrame可以使用groupby方法来实现分组操作,而不是使用pivot。groupby方法可以根据指定的列的值对DataFrame进行分组,并返回一个GroupBy对象。然后,可以使用该对象的get_group方法获取指定分组的数据。
以下是按指定列的值显示行,同时保留原始索引的步骤:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('Name')
grouped_data = grouped.get_group('Alice')
在上述代码中,我们按照'Name'列的值进行分组,并获取了'Name'列值为'Alice'的所有行。
默认情况下,groupby方法会将分组列作为新的索引,如果要保留原始索引,可以使用reset_index方法:
grouped_data = grouped_data.reset_index(drop=True)
在上述代码中,我们使用reset_index方法将索引重置为默认的整数索引,并通过drop参数删除原始索引列。
这样,grouped_data就是按指定列的值显示行,同时保留原始索引的DataFrame。
Pandas官方文档中关于groupby方法的详细介绍和示例可以参考以下链接:
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