基于特定列的值，Pandas将DataFrame中的行进行分组

Question

我有一个数据框如下所示，

Input DataFrame
     gw_mac                 mac
 0   ac233fc015f6           dce83f3bc820
 1   ac233fc015f6           ac233f264a4c
 2   ac233fc015f6           ac233f264a4c
 3   ac233fc015f6           dce83f3bc820
 4   ac233fc015f6           ac233f264a4c
 5   ac233fc015f6           ac233f264a4c
 6   ac233fc015f6           dce83f3bc820
 7   ac233fc015f6           e464eecba5eb

现在我需要基于“gw_mac”和“mac”列的值对数据框进行分组，并应该得到以下三个不同的组。

Expected Output
Group1

     gw_mac                 mac
 0   ac233fc015f6           dce83f3bc820
 3   ac233fc015f6           dce83f3bc820
 6   ac233fc015f6           dce83f3bc820

Group2
      gw_mac                 mac
  1   ac233fc015f6           ac233f264a4c
  2   ac233fc015f6           ac233f264a4c
  4   ac233fc015f6           ac233f264a4c
  5   ac233fc015f6           ac233f264a4c

Group3
      gw_mac                 mac
  7   ac233fc015f6           e464eecba5eb

- Mahamutha M

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按照这两列对数据框进行分组将返回所需的组。您想如何聚合它们？list(df.groupby(['gw_mac'，'mac'])) - Vaishali

@Vaishali，分组应该返回数据框。 - Mahamutha M

Answer 1

如果需要按列分组，请使用 groupby 对象进行循环：

for i, g in df.groupby(['gw_mac','mac']):
    print (g)
         gw_mac           mac
1  ac233fc015f6  ac233f264a4c
2  ac233fc015f6  ac233f264a4c
4  ac233fc015f6  ac233f264a4c
5  ac233fc015f6  ac233f264a4c
         gw_mac           mac
0  ac233fc015f6  dce83f3bc820
3  ac233fc015f6  dce83f3bc820
6  ac233fc015f6  dce83f3bc820
         gw_mac           mac
7  ac233fc015f6  e464eecba5eb

- jezrael

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这会是一个耗时的任务吗？ - Mahamutha M

@MahamuthaM - 它只是在循环，取决于接下来需要做什么。 - jezrael

Answer 2

你可以尝试使用以下方法创建一个包含唯一组的数据框字典：

df['Group'] = df.groupby(['gw_mac', 'mac']).cumcount()

dfs = dict(tuple(df.groupby('Group')))

您可以使用以下方式访问一个组：

dfs[0]

    gw_mac          mac             Group
0   ac233fc015f6    dce83f3bc820    0
1   ac233fc015f6    ac233f264a4c    0
7   ac233fc015f6    e464eecba5eb    0

- Vaishali