熊猫“DataFrameGroupBy”和“SeriesGroupBy”

我承认我不是 Python 专家，但我仍然发现与 Pandas 打交道DataFrameGroupBy and SeriesGroupBy物体异常违反直觉。 （我有 R 背景。）

我有下面的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'id' : range(1,9),
                   'code' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                             'two', 'three', 'one', 'two'],
                   'colour': ['black', 'white','white','white',
                           'black', 'black', 'white', 'white'],
                   'irrelevant1': ['foo', 'foo', 'foo','bar','bar',
                                     'foo','bar','bar'],
                   'irrelevant2': ['foo', 'foo', 'foo','bar','bar',
                                     'foo','bar','bar'],
                   'irrelevant3': ['foo', 'foo', 'foo','bar','bar',
                                     'foo','bar','bar'],
                   'amount' : np.random.randn(8)},  columns= ['id','code','colour', 'irrelevant1', 'irrelevant2', 'irrelevant3', 'amount'])

我希望能够得到id分组依据code and colour。下面的代码进行分组，但保留所有列。

gb = df.groupby(['code','colour'])
gb.head(5)
                id   code colour irrelevant1 irrelevant2 irrelevant3    amount
code  colour                                                                  
one   black  0   1    one  black         foo         foo         foo -0.644170
      white  1   2    one  white         foo         foo         foo  0.912372
             6   7    one  white         bar         bar         bar  0.530575
three black  5   6  three  black         foo         foo         foo -0.123806
      white  3   4  three  white         bar         bar         bar -0.387080
two   black  4   5    two  black         bar         bar         bar -0.578107
      white  2   3    two  white         foo         foo         foo  0.768637
             7   8    two  white         bar         bar         bar -0.282577

问题：

1) In gb，我如何只存储id列（甚至没有任何索引）并删除其余部分？

2)一旦我有了想要的DataFrameGroupBy gb，我如何访问id{code = 1 and color=white} 的情况有多少？我试过gb.get_group('one','white') and gb.get_group(['one','white'])但它们不起作用。

3)如何访问 {color=white} 的条目，即缺少code index ?

4)最后，manual http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/groupby.html不是很有帮助，您是否知道有任何来源提供了如何创建和访问这些分组对象的示例？

对于您的问题，您甚至不需要执行groupby（但你应该在散文文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/groupby.html.

更好的解决方案是MultiIndex:

In [36]: df = df.set_index(['code', 'colour']).sort_index()

In [37]: df
Out[37]: 
              id irrelevant1 irrelevant2 irrelevant3    amount
code  colour                                                  
one   black    1         foo         foo         foo  0.103045
      white    2         foo         foo         foo  0.751824
      white    7         bar         bar         bar -1.275114
three black    6         foo         foo         foo  0.311305
      white    4         bar         bar         bar -0.416722
two   black    5         bar         bar         bar  1.534859
      white    3         foo         foo         foo -1.068399
      white    8         bar         bar         bar -0.243893

[8 rows x 5 columns]

这照顾1.

2：使用熟悉的切片语法：

In [38]: df.loc['one', 'white']
Out[38]: 
             id irrelevant1 irrelevant2 irrelevant3    amount
code colour                                                  
one  white    2         foo         foo         foo  0.751824
     white    7         bar         bar         bar -1.275114

[2 rows x 5 columns]

3：这是一个横截面，使用.xs:

In [39]: df.xs('white', level='colour')
Out[39]: 
       id irrelevant1 irrelevant2 irrelevant3    amount
code                                                   
one     2         foo         foo         foo  0.751824
one     7         bar         bar         bar -1.275114
three   4         bar         bar         bar -0.416722
two     3         foo         foo         foo -1.068399
two     8         bar         bar         bar -0.243893

[5 rows x 5 columns]

4: 例子到处都是。在这里检查 pandas / groupby 标签，this http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/tutorials.html文档的部分正在现在正在工作 https://github.com/pydata/pandas/pull/5929，上面链接的散文文档。