本文介绍了基于groupby拆分pandas数据框的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我想根据列 ZZ 拆分以下数据框
I want to split the following dataframe based on column ZZ
df =
N0_YLDF ZZ MAT
0 6.286333 2 11.669069
1 6.317000 6 11.669069
2 6.324889 6 11.516454
3 6.320667 5 11.516454
4 6.325556 5 11.516454
5 6.359000 6 11.516454
6 6.359000 6 11.516454
7 6.361111 7 11.516454
8 6.360778 7 11.516454
9 6.361111 6 11.516454
作为输出,我想要一个新的 DataFrame
,其中 N0_YLDF
列分成 4 个,ZZ
的每个唯一值对应一个新列.我该怎么做?我可以做groupby,但是不知道如何处理分组的对象.
As output, I want a new DataFrame
with the N0_YLDF
column split into 4, one new column for each unique value of ZZ
. How do I go about this? I can do groupby, but do not know what to do with the grouped object.
推荐答案
gb = df.groupby('ZZ')
[gb.get_group(x) for x in gb.groups]
这篇关于基于groupby拆分pandas数据框的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!