在大熊猫

Question

从计数方法访问数据

我从一个数据框使用计数方法这种方式返回信息：

df = pd.DataFrame.from_csv(csv_file) 

for i in df['OPTION'].unique(): 
    count = df.loc[df['OPTION'] == i].count 
    print count 

这将返回：

DatetimeIndex：4641个条目，2014-01- 08 02：02：05.740845到2014年1月8日02：58：56.405287

数据列（总3列）：

OPTION 4641非空值

SELL 4641的非空值

BUY 4641的非空值

dtypes：float64（2），对象（1）>

哪个是种信息我之后，但我想访问数据（如本例中的数字4641）或我的代码中的“非空值”，而不是将其打印出来。我应该如何访问这种数据？

Answer 1

首先，您正在有效地创建数据的groups。所以这更好地服务于以下。

grouped = df.groupby('OPTION') 

接下来，您希望从此grouped对象中获得特定的组。因此，您遍历组，提取次数（这基本上是指数的长度），提取特定的列（如，沽售）

for name, group in grouped: 
    print("Option name: {}".format(name)) 
    # Count of entries for this OPTION 
    print("Count: {}".format(len(group.index))) 
    # Accessing specific columns, say SELL 
    print("SELL for this option\n") 
    print(group["SELL"]) 
    # Summary for SELL for this option 
    print("Summary\n") 
    print(group["SELL"].describe()) 

的一个很好的参考聚集型分相结合的官方Pandas文档。 从相同的引用。

 
By “group by” we are referring to a process involving one or more of the following steps 
Splitting the data into groups based on some criteria 
Applying a function to each group independently 
Combining the results into a data structure