输出GROUPBY到CSV文件熊猫

我有一个样本数据集：输出GROUPBY到CSV文件熊猫

import pandas as pd 
df = {'ID': ['H1','H2','H3','H4','H5','H6'], 
     'AA1': ['C','B','B','X','G','G'], 
     'AA2': ['W','K','K','A','B','B'], 
     'name':['n1','n2','n3','n4','n5','n6'] 
} 

df = pd.DataFrame(df)

它看起来像：

df 
Out[32]: 
    AA1 AA2 ID name 
0 C W H1 n1 
1 B K H2 n2 
2 B K H3 n3 
3 X A H4 n4 
4 G B H5 n5 
5 G B H6 n6

我想GROUPBY AA1和AA2（唯一AA1和AA2对）和它doesn无论哪个ID和名称值与唯一对一起拾取，并将其输出到.csv文件，因此.csv文件中的输出将如下所示：

AA1 AA2 ID name 
    C W H1 n1 
    B K H2 n2 
    X A H4 n4 
    G B H5 n5

我试图代码：

df.groupby('AA1','AA2').apply(to_csv('merged.txt', sep = '\t', index=False))

但to_csv不承认，可我放什么。适用（）来只输出GROUPBY结果到CSV文件？

来源

2016-11-30 Jessica

所以你只是想每一个独特的'AA1'，'AA2'对的第一行？ –

您指出的行为不是groupby操作。你是否只保留了一对独特的AA1-AA2配对？或者你需要在每一对中进行汇总？ – 3novak

只保留第一个独特的AA1 -AA2对 – Jessica

问题是您正试图应用不存在的函数to_csv。无论如何，groupby也没有to_csv方法。 pd.Series和pd.DataFrame呢。

什么你应该用的是drop_duplicates这里，然后导出生成的数据帧到CSV：

df.drop_duplicates(['AA1','AA2']).to_csv('merged.txt')

PS：如果你真的想要一个GROUPBY的解决方案，有此一说正好是12倍比drop_duplicates慢...：

df.groupby(['AA1','AA2']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0]).to_csv('merged.txt')

来源

2016-11-30 22:06:38

可以使用groupby与head

df.groupby(['AA1', 'AA2']).head(1)

来源

2016-12-01 07:46:47 piRSquared

输出GROUPBY到CSV文件熊猫

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