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在数据分析和数据处理中,groupby是一种常用的操作,用于按照特定的条件对数据进行分组。在Python的pandas库中,groupby返回的结果是一个GroupBy对象,它包含了分组后的数据以及对应的索引标签。
要获取groupby返回的序列的索引标签,可以使用GroupBy对象的方法之一,即groups。groups方法返回一个字典,其中键是分组的标签,值是对应的索引标签。通过访问字典的键值对,即可获取所需的索引标签。
下面是一个示例代码,演示了如何获取groupby返回的序列的索引标签:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
'Age': [28, 31, 25, 28, 25],
'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name进行分组
grouped = df.groupby('Name')
# 获取groupby返回的序列的索引标签
for name, group_indices in grouped.groups.items():
print("Name:", name)
print("Group Indices:", group_indices)
print()
运行以上代码,会输出以下结果:
Name: John
Group Indices: Int64Index([2, 4], dtype='int64')
Name: Nick
Group Indices: Int64Index([1], dtype='int64')
Name: Tom
Group Indices: Int64Index([0, 3], dtype='int64')
在上述示例中,通过grouped.groups.items()可以遍历所有的分组,并打印出分组的标签和对应的索引标签。
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