做卡盟网站教程,wordpress 翻页,新余做网站,wordpress手机版错误输入#xff1a;df_Grp#xff0c;类型是pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy 我们先来学习一下如何将分组后的其中一个分组给转换成DataFrame类型#xff1a; tmp dict(list(df_Grp)) tmpname[] tmpname [i for i,j in df_Grp] #下面这行代码其实就转化成Dat… 输入df_Grp类型是pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy 我们先来学习一下如何将分组后的其中一个分组给转换成DataFrame类型 tmp dict(list(df_Grp)) tmpname[] tmpname [i for i,j in df_Grp] #下面这行代码其实就转化成DataFrame了但是只是一个数据的转过去了如果要实现所有的都转过去还是需要完成DataFrame的添加行操作并且要reset_index ans_df pd.DataFrame(tmp[tmpname[0]])#或者ans_df df_Grp.get_group(tmpname[0]) #get_group函数返回一个DataFrame 但是注意此时得到的index不是0~len-1这样的顺序而是乱序的也就是groupby之前的顺序所以需要再调用reset_indnex()函数进行操作。 当然上面那一步只是做到了将其中的一个name进行操作而如果想把所有name都变回去那就需要加一步DataFrame的行插入。这一点可以使用concat函数完成注意一定要有 ignore_indexTrue 这一步 ans_df pd.concat(tmp,ignore_index True) 对于concat函数注意第一个参数需要是一个list而不能是其他类型如果直接传入的是多个DataFrame的名字的时候注意不要在上面加引号因为这样就不对了就变成了字符串操作不是list的操作了 这一点一定要非常注意因为非常容易在这个地方犯错。比如要df1和df2那就ans_df pd.concat( [df1,df2] ,ignore_index True)而不是ans_df pd.concat( [df1,df2] ,ignore_index True) 知识点1 reset_index(inplaceTure)函数通过重新建立索引可以得到DataFrame类型。 知识点2 DataFrameGroupBy是可以用i,j 来获取每一个元素的i代表的是属性名字j获取的是基本信息是一个DataFrame类型 知识点3 这种写法tmpname [i for i,j in df_Grp]可以快速的得到一个list。