在pandas中分组数据帧？

Question

我对python pandas和使用数据帧很新。 可以说我的数据框如下所示：

A B C

3 2 3
4 2 4
3 2 1 
5 6 6

我想找到数据框中有多少行在A和B列中具有相同的值，对于这些行，我想存储C值。 因此，例如在此数据框中，我想存储第1和第3个C值，因为每个行中的A和B具有相同的值。 基本上我想要一种打印类似的方法：“对于A = 3和B = 2，可能的C值是：3,1”并找到这些对。 我遵循官方的熊猫文档，但我似乎无法找到这个。

Answer 1

不确定我是否遵循，但这可能会让你去：

df = DataFrame({"a": [3,4,3,5], "b":[2,2,2,6], "c": [3,4,1,6]})
In [38]: for i, g in df.groupby(("a", "b")):
             print  i, g["c"].values
         ....:
(3, 2) [3 1]
(4, 2) [4]
(5, 6) [6]

Answer 2

你可以试试这个：

In [187]: df
Out[187]: 
   A  B  C
0  3  2  3
1  4  2  4
2  3  2  1
3  5  6  6

In [188]: df[df.groupby(['A', 'B']).transform(np.count_nonzero).C>=2]
Out[188]: 
   A  B  C
0  3  2  3
2  3  2  1
Name: C, dtype: float64

Answer 3

您可以使用unique SeriesGroupBy方法 ：

In [11]: df.groupby(["A", "B"])["C"].unique()
Out[11]:
A  B
3  2    [3, 1]
4  2       [4]
5  6       [6]
Name: C, dtype: object

另请参阅nunique以获取唯一元素的数量。