我想在熊猫中对列进行分组[关闭]答案

【问题标题】：I want to group Columns in pandas [closed]我想在熊猫中对列进行分组[关闭]
【发布时间】：2019-04-04 20:49:09
【问题描述】：

我有包含不同列的数据框，我想在 AccountID 的基础上对列进行分组

和预期的输出看起来像这样

【问题讨论】：

到目前为止您尝试过什么？从documentation 开始然后从那里开始怎么样？
我阅读了文档，但文档中的可用方法（groupby）只返回了三列
在这种情况下，请出示您的代码
c=differenc.groupby(['AccountID']).mean()
你只得到三列的原因（我猜是因为我看不到你的数据）是因为只有这 3 列是数字，而.mean() 不能对非数字列进行操作

【解决方案1】：

试试这个：

uniq_accounts = differenc['AccountID'].unique()
grped = differenc.groupby('AccountID')

## You can get the grouped data for a certain AccountId like this and store in a dictionary:

d = {}
for account in uniq_accounts:
    d[account] = grped.get_group(account)

##Now, dictionary has all accounts data in separate dataframes. You can access like this:

for key in d.keys():
    print(d[key])

## If you want to fetch data for a particular AccountID(lets say 316001718201), you can do:

print(d['316001718201'])

如果有帮助，请告诉我。

【讨论】：

【解决方案2】：

这应该可以通过 DataFrame 的 groupby 函数实现，在这种情况下可能是 differenc.groupby('AccountID')

【讨论】：

我已经尝试过了，但这只给出了三列并忽略了剩余的列
这很奇怪，你能把你的代码给我看一下吗？
c=differenc.groupby(['AccountID']).mean()
你看到的三列是；第一级组，第二级组和计算的平均值。请看这个pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html