1. df.groupby(['team', df.name.str[0]])

• df.groupby(['team', df.name.str[0]]) 这一部分代码表示对 DataFrame df 按照 两个条件 进行分组：

  • 按照 'team' 列（即团队）。
  • 按照 'name' 列的 首字母（df.name.str[0]）。

• df.name.str[0] 使用了 str 访问器和 .str[0] 索引来获取 'name' 列中每个名字的首字母。例如，如果某个名字是 “Alice”，那么 df.name.str[0] 就会返回 'A'。

• 因此，分组后的结果是按团队（team）和每个人姓名的首字母进行二重分组。

2. grouped2.get_group(('B', 'A'))

• grouped2.get_group(('B', 'A')) 表示从已经按 team 和 name 首字母分组的结果中，选出 team 为 B 且姓名首字母为 A 的组。
• get_group(('B', 'A')) 方法返回的是符合条件的组的 DataFrame 数据。

示例：

假设你有如下的 DataFrame df：

import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],'team': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'score': [90, 80, 85, 95, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)print(df)

输出：

      name team  score
0    Alice    A     90
1      Bob    B     80
2  Charlie    A     85
3    David    B     95
4      Eva    A     88

执行 grouped2 = df.groupby(['team', df.name.str[0]])

grouped2 = df.groupby(['team', df.name.str[0]])

这将按照 team 和姓名首字母进行分组，得到一个分组对象。现在，grouped2 是一个包含多个组的 GroupBy 对象。

执行 grouped2.get_group(('B', 'A'))

grouped2.get_group(('B', 'A'))

这行代码会选出 team 为 B 且姓名首字母为 A 的分组。输出将是：

    name team  score
1    Bob    B     80

解释：

• team 为 B 且姓名首字母为 A 的数据只有 Bob，因此返回的结果是一个 DataFrame，其中只包含 Bob 这一行数据。

完整代码

import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],'team': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'score': [90, 80, 85, 95, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)print(df)grouped2 = df.groupby(['team', df.name.str[0].str.upper()])  # 确保首字母是大写
print(grouped2.groups)grouped2.get_group(('B', 'B'))

输出：

总结：

• df.groupby(['team', df.name.str[0]])：按团队 (team) 和姓名的首字母 (df.name.str[0]) 进行二重分组。
• get_group(('B', 'A'))：获取 team 为 B 且姓名首字母为 A 的分组数据。在本例中，只有 Bob 这一行符合条件，因此返回该行数据。

这种方法非常有用，可以实现更复杂的分组，比如按某一列的部分值（如首字母、日期的月或周等）进行分组。

补充：

分组对象的groups方法会生成一个字典（其实是Pandas定义的PrettyDict），这个字典包含分组的名称和分组的内容索引列表，然后我们可以使用字典的.keys()方法取出分组名称：

import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],'team': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'score': [90, 80, 85, 95, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)print(df,'\n')
grouped = df.drop('name', axis=1).groupby('team')
result = grouped.sum()
print(result,'\n')
print(df.groupby('team').groups,'\n')
print(df.groupby('team').groups.keys(),'\n')

输出：