Iterating über einen Pandas gruppierten Datenrahmen

Question

Ich verwende groupby in pandas, um einige json Stildaten zu erstellen. Ich habe Probleme mit über den gruppierten dataframe Iterieren, da es nicht meine Schlüssel erkennt

import pandas as pd 


df = pd.DataFrame(data=[['Group A', 10], 
         ['Group A', 12], 
         ['Group B', 22], 
         ['Group B', 25], 
         ['Group B', 26]], 
        columns = ['Group', 'Value']) 

df = df.groupby('Group').agg(['mean', 'count']).reset_index() 

json_data = [{'id': row['Group'], 
       'name': row['Group'], 
       'value': row['mean']} for index, row in df.iteritems()] 
print json_data 

Fehler:

KeyError: 'Group' 

gewünschte Ausgabe:

[{ 
    'id': 'Group A', 
    'name': 'Group A', 
    'value': 11 
}, { 
    'id': 'Group B', 
    'name': 'Group B', 
    'value': 24.33333 
    }] 

Answer 1

Try this: Hier ist ein Link zu DataFrame.to_json()

df = df.groupby('Group').mean().reset_index().rename(columns = {'Group':"id" }) 
df['name'] = df['id'] 
df.to_json(orient="records") 

'[{"id":"Group A","Value":11.0,"name":"Group A"},{"id":"Group B","Value":24.3333333333,"name":"Group B"}]' 

Sie können die JSON Ausgabe nachbestellen auf diese Weise:

df[['id','name', 'Value', ]].to_json(orient="records") 

'[{"id":"Group A","name":"Group A","Value":11.0},{"id":"Group B","name":"Group B","Value":24.3333333333}]' 

Answer 2

Als documented, iteritems iteriert über die Spalten (insbesondere Name/Spaltenpaare). Es sieht so aus, als ob Sie wollen iterrows. (Sie werden es noch ändern müssen ['Value', 'mean'] zugreifen, anstatt ['mean'], weil Sie einen Datenrahmen mit multiindexed Spalten erstellt.)