应用size（）之后如何在DataFrame Groupby上进行迭代？

Question

通过日志文件组合，我建立了失败进程，日期和机器的数据框。 我的目标是为每个过程提供一个条形图，其中日期为x轴，每天的失败计数是使用.size（）计算的。

grouped = fail_df.groupby(['Process', 'Date']).size
print(fail_df.groupby(['Process', 'Date']).size())

恰好显示了我想要的。 打印的第一行是

Process          Date
10HzTail         2019-06-16     1
1553Prox         2019-06-16     3
                 2019-06-17     8
                 2019-06-18    10
                 2019-06-19     2
                 2019-06-20     5
Cthread2         2019-06-18     1
                 2019-06-20     1

我尝试迭代为

for name, row in grouped:
    print(name)
    print(row)

给出此错误输出

dtype: int64
Traceback (most recent call last):
  File "./allpandas", line 140, in <module>
main()
 File "./allpandas", line 125, in main
  for name, row in grouped:
TypeError: 'int' object is not iterable

我想依次处理每个流程。 我希望将日期和计数反馈到该流程的条形图中。

有没有办法对此进行迭代，或者我在分组中犯了一个根本性的错误？

更新

我尝试了建议的size（），但仍然遇到相同的错误。

grouped = fail_df.groupby(['Process', 'Date']).size()
for name, row in grouped:
    print(name)
    print(row)

还有其他建议吗？

Answer 1

如果使用matplotlib，最快的解决方案

您正在使用matplotlib吗？
如果是这样，如果我理解了您想要的内容，则无需循环，可以使用pandas.DataFrame.plot为您完成所有工作。

grouped = fail_df.groupby(['Process', 'Date']).size()
axis = grouped.plot(kind='bar')
plt.show()

其中plt是通常的import matplotlib.pyplot as plt 。

如果标签太大，则可能需要将其固定在每个条的底部。

你的错误

您的错误来自于grouped是Series而不是DataFrame ，因此您不能以这种方式对其进行迭代。 迭代序列仅返回值。 你应该做：

for value in grouped:
    print(value)

查看尺寸，但是您丢失了索引标签。 要获得索引标签，解决方案是：

for name, row in zip(grouped.index, grouped):
    print(name)
    print(row)