有没有一种简单的方法来手动迭代现有的 pandas groupby 对象？答案

【问题标题】：Is there a simple way to manually iterate through existing pandas groupby objects?有没有一种简单的方法来手动迭代现有的 pandas groupby 对象？
【发布时间】：2019-12-07 13:30:30
【问题描述】：

有没有一种简单的方法来手动迭代现有 pandas groupby 对象？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [0, 1, 2, 3, 4], 'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']})
grouped = df.groupby('category')

在应用程序中，for name, group in grouped: 循环如下。对于手动测试，我想做类似group = grouped[0] 的事情并在for循环中运行代码。不幸的是，这不起作用。我能找到的最好的东西 (here) 是

group = df[grouped.ngroup()==0]

它依赖于原始 DataFrame 而不是单独的 groupby-Object，因此不是最佳 imo。

【问题讨论】：

get_group 和 answer 一样吗？
@IanS 当我知道组的名称时它会有所帮助。但是我们只传递一个数字会更方便。
你能用一个因子创建一个组的字典，例如d={f"group{i}":g for i,g in df.groupby(df.category.factorize()[0])}，然后像d['group0']这样调用每个组
您可以尝试unique_cats = df["category"].unique() 然后df[df["category"] == unique_cats[0]] 并获得结果，因为在使用df.groupby("col").apply(myfunction) 时会反复执行相同的操作。所以不会有区别。
“手动迭代”是什么意思完全正确。你展示了一个 indexing 操作。只需从您的 groupby 对象创建一个列表。如果您想通过组标签访问它，请创建一个字典。

标签： python-3.x pandas pandas-groupby iterable manual-testing

【解决方案1】：

任何可迭代对象（这里是 GroupBy 对象）都可以变成迭代器：

group_iter = iter(grouped)

下面的行相当于选择第一组（由0索引）：

name, group = next(group_iter)

要获得下一组，只需重复：

name, group = next(group_iter)

等等……

来源：https://treyhunner.com/2018/02/python-range-is-not-an-iterator/

【讨论】：