使用 Pandas 的 groupby 方法进行循环

Pandas 是一个非常流行的数据处理库，它提供了很多方便的函数和工具来处理表格数据。其中一个非常有用的方法就是 groupby。groupby 方法可以将表格数据按照特定的列进行分组，并对每个分组应用相同的操作。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 的 groupby 方法进行循环。

使用 groupby 方法进行分组

首先，让我们创建一个名为 data 的 DataFrame，并将其按照 'A' 列进行分组。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

grouped = data.groupby('A')

在这个例子中，将 DataFrame 按照 'A' 列进行分组，生成了一个 GroupBy 对象。

GroupBy 对象本身并不是一个 DataFrame，它仅仅是一个 DataFrame 分组后的容器对象。要对 GroupBy 对象进行操作，需要通过 .agg()、.transform()、.apply() 等方法来应用特定的函数，对每个分组进行操作。

使用循环对每个组进行操作

使用 groupby 方法进行分组后，我们可以使用循环对每个组进行操作。下面是一个简单的例子，我们将对每个组计算 C 列的平均值。

for group_name, group_data in grouped:
    avg_c = group_data['C'].mean()
    print(f'{group_name}: {avg_c}')

在这个例子中，我们使用了 for 循环，遍历了每个组。我们将每个组的名称保存在 group_name 中，将组的数据保存在 group_data 中。然后，我们可以对 group_data 进行任何操作，就像我们处理 DataFrame 中的任何数据一样。在这个例子中，我们计算了 C 列的平均值，并打印出每个组的名称和平均值。

使用 apply 方法应用自定义函数

除了使用循环对每个组进行操作外，还可以使用 apply 方法应用自定义函数。apply 方法可以将自定义函数应用于每个组，并返回一个新的 DataFrame。

下面是一个简单的例子，我们将对每个组计算 C 列的方差，并返回一个新的 DataFrame。

def calc_var(group_data):
    return group_data['C'].var()

result = grouped.apply(calc_var)
print(result)

在这个例子中，我们定义了一个名为 calc_var 的自定义函数，并将其作为参数传递给 apply 方法。apply 方法将自定义函数应用于每个组，并返回一个新的 DataFrame。在这个例子中，新的 DataFrame 中包含每个组的名称和计算出的 C 列的方差值。

总结

Pandas 的 groupby 方法提供了一种方便的方法，可以将 DataFrame 按照特定的列进行分组。通过循环、apply 等方法，可以对每个组进行操作，并生成新的 DataFrame。在进行分组操作时，应该根据实际需求选择合适的方法，并避免使用过多的循环，以提高代码的效率。