英文:
Print values per unique value from dataframe in a for loop
问题
我有一个附件列表（.pdf 文件）在一个文件夹中，还有另一个包含名称和数值的数据框。如果名称有多个值，每个名称可能有多行。
我想要在循环中打印出与每个名称对应的值。
df = pd.DataFrame(data = {'Name': ["Peter", "Peter", "Peter", "Jack", "Jack"],
'Value': ['a', 'b', 'c', 'a', 'nan']})
我尝试了以下两个循环：
for i in df['Name'].unique():
print(df['Value'][df['Name'] == i], '\n')
for i, j in df.groupby('Name'):
print(df['Value'][df['Name'] == i])
其中每个 "打印输出" 都是一个系列。相反，我想要打印出每个名称的每个数据值，但是 "分组"。
例如：
Peter:
a
b
c
next
Jack:
a
希望这个翻译对您有所帮助。
英文:
I have a list of attachments (.pdf files) in a folder and another dataframe with name and values. Each name may have multiple rows if the name has multiple values.
I want to print out the values corresponding to each name in a loop.
df = pd.DataFrame(data = {'Name': ["Peter", "Peter", "Peter", "Jack", "Jack"],
'Value': ['a','b','c','a','nan']})
I tried these two loops:
for i in df0['Name'].unique():
print(df['Values'][df['Name'] == i], '\n')
for i,j in df.groupby('Name'):
print(df['Values'][df['Name'] == i])
where each "printout" is a series. Instead I want to print out each data value for each name but "grouped".
For example:
Peter:
a
b
c
next
Jack:
a
答案1
得分: 1
如果想要每个循环生成一个带有分组名称的单列DataFrame，请使用Series.to_frame：
for i, j in df.groupby('Name'):
print(j['Value'].to_frame(i))
或者：
for i, j in df.groupby('Name')['Value']:
print(j.to_frame(i))
英文:
If want for each loop one column DataFrame with column name like group name use Series.to_frame:
for i,j in df.groupby('Name'):
print(j['Value'].to_frame(i))
Or:
for i,j in df.groupby('Name')['Value']:
print(j.to_frame(i))
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