私は以下のようなデータフレームを持っています、
Input DataFrame
gw_mac mac
0 ac233fc015f6 dce83f3bc820
1 ac233fc015f6 ac233f264a4c
2 ac233fc015f6 ac233f264a4c
3 ac233fc015f6 dce83f3bc820
4 ac233fc015f6 ac233f264a4c
5 ac233fc015f6 ac233f264a4c
6 ac233fc015f6 dce83f3bc820
7 ac233fc015f6 e464eecba5eb
次に、列値「gw_mac」と「mac」に基づいてデータフレームをグループ化する必要があり、次の3つの異なるグループを取得する必要があります。
Expected Output
Group1
gw_mac mac
0 ac233fc015f6 dce83f3bc820
3 ac233fc015f6 dce83f3bc820
6 ac233fc015f6 dce83f3bc820
Group2
gw_mac mac
1 ac233fc015f6 ac233f264a4c
2 ac233fc015f6 ac233f264a4c
4 ac233fc015f6 ac233f264a4c
5 ac233fc015f6 ac233f264a4c
Group3
gw_mac mac
7 ac233fc015f6 e464eecba5eb
列ごとに異なるグループが必要な場合は、groupbyオブジェクトごとにループします。
for i, g in df.groupby(['gw_mac','mac']):
print (g)
gw_mac mac
1 ac233fc015f6 ac233f264a4c
2 ac233fc015f6 ac233f264a4c
4 ac233fc015f6 ac233f264a4c
5 ac233fc015f6 ac233f264a4c
gw_mac mac
0 ac233fc015f6 dce83f3bc820
3 ac233fc015f6 dce83f3bc820
6 ac233fc015f6 dce83f3bc820
gw_mac mac
7 ac233fc015f6 e464eecba5eb
この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。
侵害の場合は、連絡してください[email protected]
コメントを追加