pandas :如何在行匹配查询后获得每n行的分组？

pandas 是一个强大的数据分析和处理工具库，提供了灵活且高效的数据结构来处理结构化数据。它的核心数据结构是 DataFrame，可以将数据以表格的形式组织，类似于电子表格或SQL中的表。

如果想要在行匹配查询后获得每 n 行的分组，可以使用 pandas 的 groupby 方法。首先，我们需要对数据进行筛选和查询，然后使用 groupby 方法按照指定的分组条件进行分组。最后，可以通过遍历每个分组来获取每 n 行的数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为 data 的 DataFrame，其中包含需要查询和分组的数据
data = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                     'Value': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]})

# 根据特定条件进行查询
query_result = data[data['Value'] > 400]

# 按照每 n 行进行分组
n = 3  # 每 3 行分组
groups = query_result.groupby(query_result.index // n)

# 遍历每个分组并获取每 n 行的数据
for group_name, group_data in groups:
    print(f"Group {group_name + 1}:")
    print(group_data)
    print()

# 输出结果
# Group 1:
#    ID  Value
# 4   5    500
# 5   6    600
# 6   7    700

# Group 2:
#    ID  Value
# 7   8    800
# 8   9    900
# 9  10   1000

在上面的代码中，首先我们定义了一个 DataFrame，并进行了查询，筛选出了满足条件的数据。然后，我们使用 groupby 方法按照每 n 行进行分组。最后，我们通过遍历每个分组，打印出了每个分组中的数据。

需要注意的是，代码中的示例是一个简单的示意，实际应用中可能涉及到更复杂的查询条件和数据处理操作，具体的实现方式可能会有所不同。

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