对数据框中的组进行迭代

Question

我遇到的问题是我想对数据框进行分组，然后使用函数在分组后对数据进行操作。例如，我想按日期对数据进行分组，然后迭代日期组中的每一行来解析函数？

的问题是GROUPBY似乎产生了关键的元组，然后由所有在做的每一行不可能迭代的数据行的大规模串

Answer 1

当您在数据框应用groupby，你不没有行，你会得到一组数据帧。例如，考虑：

df 
    ID  Date Days Volume/Day 
0 111 2016-01-01 20   50 
1 111 2016-02-01 25   40 
2 111 2016-03-01 31   35 
3 111 2016-04-01 30   30 
4 111 2016-05-01 31   25 
5 111 2016-06-01 30   20 
6 111 2016-07-01 31   20 
7 111 2016-08-01 31   15 
8 111 2016-09-01 29   15 
9 111 2016-10-01 31   10 
10 111 2016-11-01 29   5 
11 111 2016-12-01 27   0 
0 112 2016-01-01 31   55 
1 112 2016-01-02 26   45 
2 112 2016-01-03 31   40 
3 112 2016-01-04 30   35 
4 112 2016-01-05 31   30 
5 112 2016-01-06 30   25 
6 112 2016-01-07 31   25 
7 112 2016-01-08 31   20 
8 112 2016-01-09 30   20 
9 112 2016-01-10 31   15 
10 112 2016-01-11 29   10 
11 112 2016-01-12 31   0 


for i, g in df.groupby('ID'): 
    print(g, '\n') 

    ID  Date Days Volume/Day 
0 111 2016-01-01 20   50 
1 111 2016-02-01 25   40 
2 111 2016-03-01 31   35 
3 111 2016-04-01 30   30 
4 111 2016-05-01 31   25 
5 111 2016-06-01 30   20 
6 111 2016-07-01 31   20 
7 111 2016-08-01 31   15 
8 111 2016-09-01 29   15 
9 111 2016-10-01 31   10 
10 111 2016-11-01 29   5 
11 111 2016-12-01 27   0 

    ID  Date Days Volume/Day 
0 112 2016-01-01 31   55 
1 112 2016-01-02 26   45 
2 112 2016-01-03 31   40 
3 112 2016-01-04 30   35 
4 112 2016-01-05 31   30 
5 112 2016-01-06 30   25 
6 112 2016-01-07 31   25 
7 112 2016-01-08 31   20 
8 112 2016-01-09 30   20 
9 112 2016-01-10 31   15 
10 112 2016-01-11 29   10 
11 112 2016-01-12 31   0 

---

对于你的情况，你应该看看dfGroupby.apply，如果要应用一些功能上进行群组，dfGroupby.transform产生类似的索引数据框（见说明文档）或dfGroupby.agg，如果你想产生汇总结果。

你会做这样的事情：

r = df.groupby('Date').apply(your_function) 

你会定义功能：

def your_function(df): 
    ... # operation on df 
    return result 

如果您有与实施中的问题，请打开一个新的问题，发表您的数据和你的代码，以及任何相关的错误/回溯。快乐的编码。