Pandas如何两次分组

Pandas如何两次分组呢？
比如首先按照用户编号分组
然后再按照年份分组
两次分组后再对分组结果进行处理

另外Pandas第一次分组后如何将每个值赋给一个变量？

你可以使用groupby函数进行多次分组。假设你的数据框架是df，并且你希望首先按照"user_id"列进行分组，然后按照"year"列进行分组，你可以按照以下步骤操作：

python
# 首先按照'user_id'进行分组
grouped_1 = df.groupby('user_id')

# 然后，在每个'user_id'分组中再按照'year'进行分组
grouped_2 = grouped_1.groupby('year')

然后，你可以对每个小分组进行操作。例如，如果你想计算每个年份中每个用户的平均值，你可以这样做：

python
# 遍历每个年份的每个用户分组，计算平均值
for user, year_group in grouped_2:
    print(f"User: {user}")
    for year, group in year_group:
        print(f"\tYear: {year}")
        print(f"\tAverage: {group.mean()}")

另外，Pandas的groupby函数返回的是一个特殊的"groupby"对象，它不是Pandas的DataFrame或Series。你不能直接将每个分组的结果赋给一个变量，但你可以在迭代时对每个分组进行操作。如果你希望得到每个分组的汇总结果（例如，每个分组的平均值），你可以使用groupby的agg方法。例如：

python
# 计算每个分组的结果，并存储在一个字典中
result_dict = {
    (user, year): group.mean() 
    for user, year_group in grouped_2 
    for year, group in year_group
}

这样，你就可以得到一个字典，其中的键是用户和年份的组合，值是该分组的平均值。

【相关推荐】

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7613119
• 你也可以参考下这篇文章：如何利用pandas进行数据清洗？
• 您还可以看一下 武鹏老师的Python零基础数据分析与机器学习课程中的 数据分析库pandas常用操作 - 2小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: pandas对数据进行分组，并取分组后第一条和分组后最大值和最小值的行中的 最后只剩下重复的了，取分组第一行就可以了 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  #取分组第一行
  ad_min3 = ad_min2.reset_index(drop=True)
  ad_min3 = ad_min3.groupby('Subject').first()
  print(ad_min3.shape)
  ad_min3.head(10)
  

  筛出99行
  
  筛出99个，和所有病人只取第一个的数量相同！
  如果筛选最大值，就把上面的min换成max函数就好了

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