Pandas GroupBy对象 索引与迭代方法

import pandas as pd
df = pd.Data ({\'性别\' : [\'男\', \'女\', \'男\', \'女\',
        \'男\', \'女\', \'男\', \'男\'],
      \'成绩\' : [\'优秀\', \'优秀\', \'及格\', \'差\',
        \'及格\', \'及格\', \'优秀\', \'差\'],
      \'年龄\' : [15,14,15,12,13,14,15,16]})
GroupBy=df.groupby(\"性别\")

for name,group in GroupBy:
 print(name)
 print(group)
女
 年龄 性别 成绩
1 14 女 优秀
3 12 女 差
5 14 女 及格
男
 年龄 性别 成绩
0 15 男 优秀
2 15 男 及格
4 13 男 及格
6 15 男 优秀
7 16 男 差

print(GroupBy.groups)
{\'女\': Int64Index([1, 3, 5], dtype=\'int64\'), \'男\': Int64Index([0, 2, 4, 6, 7], dtype=\'int64\')}

print(GroupBy.indices)
{\'女\': array([1, 3, 5], dtype=int64), \'男\': array([0, 2, 4, 6, 7], dtype=int64)}

In [2]: GroupBy.get_group(\"男\")
Out[2]: 
 年龄 性别 成绩
0 15 男 优秀
2 15 男 及格
4 13 男 及格
6 15 男 优秀
7 16 男 差

for name in GroupBy:
 print(name)# 获得所有分组的名称
 GroupBy.get_group(name) #获得所有该名称的数据