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Pandas特定の列の値に基づいてデータフレームの行をグループ化します

以下のようなデータフレームがあります。

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、列の値「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
pythonpandasgrouping
3
Mahamutha M

列ごとに異なるグループが必要な場合は、groupbyオブジェクトでループします。

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
3
jezrael

これを試して、一意のグループを持つデータフレームの辞書を作成できます。

df['Group'] = df.groupby(['gw_mac', 'mac']).cumcount()

dfs = dict(Tuple(df.groupby('Group')))

以下を使用してグループにアクセスできます。

dfs[0]

    gw_mac          mac             Group
0   ac233fc015f6    dce83f3bc820    0
1   ac233fc015f6    ac233f264a4c    0
7   ac233fc015f6    e464eecba5eb    0
1
Vaishali