Groupby循环，在同一个循环中分组第二个数据帧答案

【问题标题】：Groupby loop over, group second dataframe in the same loopGroupby循环，在同一个循环中分组第二个数据帧
【发布时间】：2018-01-29 16:33:12
【问题描述】：

将这个小示例视为最近一篇文章的后续内容：

sd={"X":[1, 2, 3, 4, 5], "Y":[6, 7, 8, 9, 10], "Z": [11, 12, 13, 14, 15])
frame1=pd.DataFrame(data,columns=["X","Y","Z"],index=["A","A","A","B","B"])

我想将“frame1”与

grouped_frame1=frame1.groupby(frame1.index)

现在我想通过以下方式遍历组：

for name,group in grouped_frame1:
     ...

但是，我有第二个数据框

mean={"X":[21, 22, 23, 24, 25], "Y":[26, 27, 28, 29, 30], "Z": [31, 32, 33, 34, 35])
frame2=pd.DataFrame(data,columns=["X","Y","Z"],index=["A","A","A","B","B"])

我还想在上面的 for 循环中按照 frame1 中的组进行分组，因为存在相同的组（大小、索引）。如何在“grouped_frame1”循环中子集和使用 frame2-groups？

【问题讨论】：

标签： pandas loops group-by

【解决方案1】：

由于你的索引是相同的，你可以这样做：

grouped = frame1.groupby(frame1.index)
for name,group in grouped
     print(group)
     print(frame2.loc[frame2.index == name])

【讨论】：

好的，成功了。在子集之前，我必须考虑一些 str.split 索引。