我是一名新手,对于Python的pandas和数据框架还不熟悉。假设我有如下所示的数据框:
A B C
3 2 3
4 2 4
3 2 1
5 6 6
我想找出数据框中有多少行的A列和B列具有相同值,并对这些行存储C列的值。例如,在这个数据框中,我想存储第1行和第3行的C值,因为每行的A和B具有相同的值。基本上,我想要一种打印类似于:"对于A = 3和B = 2,可能的C值是:3,1"并找到这些配对的方法。
我正在遵循官方pandas文档,但似乎找不到这个功能。
不太确定我是否理解了您的意思,但这可能会启动您的进程:
df = DataFrame({"a": [3,4,3,5], "b":[2,2,2,6], "c": [3,4,1,6]})
In [38]: for i, g in df.groupby(("a", "b")):
print i, g["c"].values
....:
(3, 2) [3 1]
(4, 2) [4]
(5, 6) [6]
In [187]: df
Out[187]:
A B C
0 3 2 3
1 4 2 4
2 3 2 1
3 5 6 6
In [188]: df[df.groupby(['A', 'B']).transform(np.count_nonzero).C>=2]
Out[188]:
A B C
0 3 2 3
2 3 2 1
Name: C, dtype: float64
unique
SeriesGroupBy 方法:In [11]: df.groupby(["A", "B"])["C"].unique()
Out[11]:
A B
3 2 [3, 1]
4 2 [4]
5 6 [6]
Name: C, dtype: object
另请参阅 nunique
以获取唯一元素数量。