dataframegroupby对象多种遍历方法
DataFrameGroupBy对象在pandas中用于对DataFrame进行分组操作，可以实现按照其中一列或多列的值对DataFrame进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。当DataFrameGroupBy对象生成后，可以通过多种遍历方法来对分组后的数据进行操作。
1. iteritems(：按组迭代获取(key, group)元组。key为组的名称，group为分组后的数据集。可以使用两个变量来接收它们。
```python
for key, group upby('column'):
# 对group进行操作
...
```
2. itertuples(：按行迭代获取一个命名元组。元组的字段由DataFrame的列名组成。可以使用.操作符来获取字段值。
```python
for row upby('column').itertuples(:
# 对row进行操作
lumn_name)
```
3. iterrows(：按行迭代获取(index, row)元组。index为DataFrame的索引，row为DataFrame的一行数据。可以使用.loc来根据索引获取行的值。
```python
for index, row upby('column').iterrows(:
# 对row进行操作
print(row['column_name'])
```
4. apply(：对每个分组应用一个函数，将结果以DataFrame的形式返回。可以使用可调用函数或lambda表达式对分组后的数据进行操作，并将结果返回。
```python
result = df.groupby('column').apply(lambda x: x.sum()
```
5. agg(：对每个分组应用多个聚合函数，并将结果以DataFrame的形式返回。可以传入多个聚合函数，在聚合函数名称前加上列名以指定应用该函数的列。
```python
groupby分组
result = df.groupby('column').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})
```
6. transform(：对每个分组应用一个函数，并将结果作为新的列添加到原始DataFrame中。可以通过自定义函数或内置函数对分组后的数据进行操作。
```python
df['new_column'] = df.groupby('column')['column'].transform(lambda x: x - x.mean()
```
7. filter(：根据指定的条件筛选分组。可以通过传入一个可调用函数或lambda表达式对分组后的数据进行筛选。
```python
result = df.groupby('column').filter(lambda x: x['column'].sum( > 10)
```
除以上这些方法外，DataFrameGroupBy对象还提供了其他一些方法，如：
- size(：返回每个分组的大小。
- count(：返回每个分组的非缺失值的数量。
- first(：返回每个分组的第一个非缺失值。
- last(：返回每个分组的最后一个非缺失值。
- nth(：返回每个分组的第n个非缺失值。
总之，DataFrameGroupBy对象提供了多种遍历方法和操作方法，可以方便地对分组后的数据进行处理和分析。

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