[解決済み] pandasのgroupbyデータフレームにキーでアクセスする方法

質問

groupbyオブジェクトの対応するgroupbyデータフレームに、キーでアクセスするにはどうすればよいですか？

以下のようなgroupbyで。

rand = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 3,
                   'B': rand.randn(6),
                   'C': rand.randint(0, 20, 6)})
gb = df.groupby(['A'])

それを反復してキーとグループを取得することができるんだ。

In [11]: for k, gp in gb:
             print 'key=' + str(k)
             print gp
key=bar
     A         B   C
1  bar -0.611756  18
3  bar -1.072969  10
5  bar -2.301539  18
key=foo
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

グループのキーでアクセスできるようにしたい。

In [12]: gb['foo']
Out[12]:  
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

しかし、それを gb[('foo',)] このような奇妙なことになります。 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy オブジェクトのようなもので、私が欲しいDataFrameに対応するメソッドを持っていないようです。

一番思いつくのは

In [13]: def gb_df_key(gb, key, orig_df):
             ix = gb.indices[key]
             return orig_df.ix[ix]

         gb_df_key(gb, 'foo', df)
Out[13]:
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14  

が、pandasが通常このようなことに優れていることを考えると、これはちょっと嫌な感じです。

これを行うためのビルトインの方法は何ですか？

どのように解決するのですか？

を使用することができます。 get_group メソッドを使用します。

In [21]: gb.get_group('foo')
Out[21]: 
     A         B   C
0  foo  1.624345   5
2  foo -0.528172  11
4  foo  0.865408  14

注：この方法では、グループごとに中間的な辞書やサブデータフレームのコピーを作成する必要がないため、素朴な辞書を作成するよりもはるかにメモリ効率が高くなります。 dict(iter(gb)) . これは、groupbyオブジェクトで既に利用可能なデータ構造を使用するためです。

groupbyスライスを使用すると、異なる列を選択することができます。

In [22]: gb[["A", "B"]].get_group("foo")
Out[22]:
     A         B
0  foo  1.624345
2  foo -0.528172
4  foo  0.865408

In [23]: gb["C"].get_group("foo")
Out[23]:
0     5
2    11
4    14
Name: C, dtype: int64