그룹화된 Panda 데이터 프레임을 어떻게 루프합니까?

그룹화된 Panda 데이터 프레임을 어떻게 루프합니까?

데이터 프레임:

  c_os_family_ss c_os_major_is l_customer_id_i
0      Windows 7                         90418
1      Windows 7                         90418
2      Windows 7                         90418

코드:

print df
for name, group in df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x)):
    print name
    print group

집계된 데이터를 루프하려고 하면 다음과 같은 오류가 나타납니다.

ValueError: 값이 너무 많아 압축을 풀 수 없습니다.

@EdChum, 예상되는 출력은 다음과 같습니다.

                                                    c_os_family_ss  \
l_customer_id_i
131572           Windows 7,Windows 7,Windows 7,Windows 7,Window...
135467           Windows 7,Windows 7,Windows 7,Windows 7,Window...

                                                     c_os_major_is
l_customer_id_i
131572           ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,...
135467           ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,...

출력은 문제가 되지 않습니다.모든 그룹을 루프하고 싶습니다.

df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x))는 이미 데이터 프레임을 반환하고 있기 때문에 그룹을 루프 오버할 수 없게 됩니다.

일반적으로:

• df.groupby(...)a를 반환하다GroupBy오브젝트(DataFrameGroupBy 또는 SeriesGroupBy)를 사용하여 그룹을 반복할 수 있습니다(여기 매뉴얼 참조).다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  grouped = df.groupby('A')
  
  for name, group in grouped:
      ...
  

• 그룹바이에 함수를 적용하는 경우, 이 예에서는df.groupby(...).agg(...)(단, 이것은transform,apply,mean, ...), 함수를 다른 그룹에 적용한 결과를 하나의 데이터 프레임에 결합합니다(groupby의 'groupby' 패러다임의 적용과 결합 단계).따라서 이 결과는 항상 다시 DataFrame(또는 적용된 기능에 따라서는 Series)이 됩니다.

다음에 나타내는 것은, 에 대해서 반복하는 예입니다.pd.DataFrame열별로 그룹화됨atable이 예에서는 SQL 데이터베이스에 대한 "create" 문이 생성되어 있습니다.for루프:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'atable':     ['Users', 'Users', 'Domains', 'Domains', 'Locks'],
    'column':     ['col_1', 'col_2', 'col_a', 'col_b', 'col'],
    'column_type':['varchar', 'varchar', 'int', 'varchar', 'varchar'],
    'is_null':    ['No', 'No', 'Yes', 'No', 'Yes'],
})

df1_grouped = df1.groupby('atable')

# iterate over each group
for group_name, df_group in df1_grouped:
    print('\nCREATE TABLE {}('.format(group_name))

    for row_index, row in df_group.iterrows():
        col = row['column']
        column_type = row['column_type']
        is_null = 'NOT NULL' if row['is_null'] == 'No' else ''
        print('\t{} {} {},'.format(col, column_type, is_null))

    print(");")

데이터 프레임이 이미 생성된 경우 인덱스 값을 반복할 수 있습니다.

df = df.groupby('l_customer_id_i').agg(lambda x: ','.join(x))
for name in df.index:
    print name
    print df.loc[name]

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/27405483/how-to-loop-over-grouped-pandas-dataframe