【问题标题】：Select multiple groups from pandas groupby object从 pandas groupby 对象中选择多个组
【发布时间】：2015-10-10 16:39:22
【问题描述】：

我正在试验 pandas 的 groupby 功能，特别是

gb = df.groupby('model')
gb.hist()

由于 gb 有 50 个组，结果非常混乱，我想只探索前 5 个组的结果。

我找到了如何使用groups 或get_group (How to access pandas groupby dataframe by key) 选择单个组，但没有找到如何直接选择多个组。我能做的最好的就是：

groups = dict(list(gb))
subgroup = pd.concat(groups.values()[:4])
subgroup.groupby('model').hist()

有没有更直接的方法？

【问题讨论】：

选择前 n 个组有点含糊，也许您的意思是 如何将前 n 个组加入单个数据帧.. 类似的东西？另外，您想如何选择组？随机，还是根据群体人数等？
现在我只是按顺序选择它们，有点像使用 head() 或 tail() 只是为了了解数据的外观。我认为我的方法已经在单个数据框中加入了第一组，但这也是一个更有效的解决方案
您可以通过调用gp.groups 来获取组，请参阅：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/… 您最好先过滤您的df，所以df_filt = df[df['model'].isin(df['model'].unique()[:5])] 然后gb = df_filt.groupby('model') #rest of code 与之前

标签： python pandas

【解决方案1】：

我不知道如何将.get_group() method 用于多个组。

不过，您可以iterate through groups

这样做还是有点难看，但这里有一个迭代解决方案：

limit = 5
i = 0
for key, group in gd:
    print(key, group)
    i += 1
    if i >= limit:
        break

您也可以使用.get_group() 进行循环，恕我直言，这有点漂亮，但仍然很丑。

for key in list(gd.groups.keys())[:2]:
    print(gd.get_group(key))

【讨论】：

要对多个组使用 .get_group() 方法，您需要传递一个元组，其中包含 key1 的值和 key2 的值 ...

【解决方案2】：

先过滤你的df然后执行groupby会更容易：

In [155]:

df = pd.DataFrame({'model':np.random.randint(1,10,100), 'value':np.random.randn(100)})
first_five = df['model'].sort(inplace=False).unique()[:5]
gp = df[df['model'].isin(first_five)].groupby('model')
gp.first()
Out[155]:
          value
model          
1     -0.505677
2      1.217027
3     -0.641583
4      0.778104
5     -1.037858

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以这样做

new_gb = pandas.concat( [ gb.get_group(group) for i,group in enumerate( gb.groups) if i < 5 ] ).groupby('model')    
new_gb.hist()

虽然，我会以不同的方式处理它。您可以使用collections.Counter 对象快速获取群组：

import collections

df = pandas.DataFrame.from_dict({'model': pandas.np.random.randint(0, 3, 10), 'param1': pandas.np.random.random(10), 'param2':pandas.np.random.random(10)})
#   model    param1    param2
#0      2  0.252379  0.985290
#1      1  0.059338  0.225166
#2      0  0.187259  0.808899
#3      2  0.773946  0.696001
#4      1  0.680231  0.271874
#5      2  0.054969  0.328743
#6      0  0.734828  0.273234
#7      0  0.776684  0.661741
#8      2  0.098836  0.013047
#9      1  0.228801  0.827378
model_groups = collections.Counter(df.model)
print(model_groups) #Counter({2: 4, 0: 3, 1: 3})

现在您可以像字典一样遍历Counter 对象，并查询您想要的组：

new_df = pandas.concat( [df.query('model==%d'%key) for key,val in model_groups.items() if val < 4 ] ) # for example, but you can select the models however you like  
#   model    param1    param2
#2      0  0.187259  0.808899
#6      0  0.734828  0.273234
#7      0  0.776684  0.661741
#1      1  0.059338  0.225166
#4      1  0.680231  0.271874
#9      1  0.228801  0.827378

现在你可以使用内置的pandas.DataFrame.groupby函数

gb = new_df.groupby('model')
gb.hist()

由于model_groups 包含所有组，您可以随意选择。

注意

如果您的 model 列包含字符串值（名称或其他内容）而不是整数，则它们的工作方式相同 - 只需将查询参数从 'model==%d'%key 更改为 'model=="%s"'%key。

【讨论】：

【解决方案4】：

def get_groups(group_object):
    for i in group_object.groups.keys():
        print(f"____{i}____")
        display(group_object.get_group(i))


#get all groups by calling this method 

get_groups( any_group_which_you_made )

【讨论】：

您好，感谢您的回复。发布代码 sn-p 很好，但如果您解释它如何解决 OP 问题，那就更好了。欢迎使用 Stack Overflow。

【解决方案5】：

gbidx=list(gb.indices.keys())[:4]
dfidx=np.sort(np.concatenate([gb.indices[x] for x in gbidx]))
df.loc[dfidx].groupby('model').hist()

gb.indices 比 gb.groups 或 list(gb) 快

我相信 concat Index 比 concat DataFrames 更快

我已经尝试过我的大 csv 文件，该文件有约 416M 行、13 列（包括 str）和 720MB 大小，并且 groupby 超过一个列

然后将 col 名称更改为问题中的名称

【讨论】：