一、缘由

　　在爬取大量的数据之后，需要对数据进行分组的处理，于是就使用了groupby，但是我需要的并不是分组之后数据的聚合分析，我需要的是原生的某些数据。但是却找不到网上的相关案例。于是，我就自己尝试的进行。终于找到了去找原生数据的方法了。

二、具体实现

　　1、先看一个简单和基础的

for i in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):

    print(i)

    break

#结果是一个有分组名称和分组数据形成的数组

　　2、再看一个清晰一些的

for groupname,group_df in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id']):

    print(groupname,group_df)

    break

#结果是一个有分组名称和分组数据

　　3、然后实现寻找分组中的某个数据，并使用字典进行保存

for groupname,group_df in pd[pd['备注'] == 1].groupby(['model_id'])：

    pf_id_list = []

    ps_id_list = []

    item = {}

    for i in group_df['pf_id']:

        print(i)

        pf_id_list.append(str(int(i)))

    for j in group_df['ps_id']:

        ps_id_list.append(str(int(j)))

    for m in range(len(pf_id_list)):

        item[pf_id_list[m]] = ps_id_list[m]

    print(pf_id_list,ps_id_list)

    print(group_df)

    print(item)

    break

　　　　ok,到此结束，实现需求。

巴特西

pandas中groupby的使用

一、缘由

二、具体实现

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