访问 pandas 数据框 groupby 对象中元组的外部元素答案

【问题标题】：access the outer element of tuple in pandas dataframe groupby object访问 pandas 数据框 groupby 对象中元组的外部元素
【发布时间】：2016-02-04 03:22:43
【问题描述】：

我在多索引数据框（例如 (a,b)）上创建了一个 groupby 对象。我可以使用df.get_group((a,b)) 访问内部组。但是，我也希望能够访问外部组，例如df.get_group((a,))。我可以通过df.xs(key,level) 命令间接实现这一点，但这不是解决问题的理想方法。有人可以帮我解决这个问题吗？

    df1.get_group(('specialty finance','mortgage finance'))
                                          lasts         prev ticker
industry          sub_industry                                     
specialty finance mortgage finance   190.000000   190.649994   dewh
                  mortgage finance   252.699997   253.350006   grhf
                  mortgage finance  1179.800049  1180.050049   hdfc
                  mortgage finance   693.849976   708.450012   ihfl
                  mortgage finance   450.950012   468.250000  lichf

df1.get_group(('specialty finance',))
ValueError: must supply a a same-length tuple to get_group with multiple grouping keys

【问题讨论】：

内组和外组是什么意思？
我将元组对称为内部组和外部组。在示例 df1.get_group(('specialty finance','mortgage finance')) 中，'specialty finance' 是外部组，''mortgage finance' 是内部组。一个外部组可以有很多子组，我可以像上面那样访问子组，但是我如何访问外部组（它将列出所有子组（内部组））。我希望我说得通，示例代码清楚地显示了我想要实现的目标。

标签： python pandas

【解决方案1】：

这取决于您的第一个 groupby() 确定 get_group() 命名对象。如果您仅按行业（外部组）在原始多索引数据帧上运行 groupby，则可以单独输出到“专业金融”组：

df1 = originaldf.groupby(['industry']).get_group('specialty finance')

或者，您可以通过 groupby 对象的所有元素继续当前分组和 iterate，甚至根据您的特定行业进行分组：

dfgrp = originaldf.groupby(['industry','sub_industry'])

for industry, sub_industry in dfgrp:
    if 'specialty finance' in industry:
        print(industry)
        print(sub_industry)

【讨论】：