在Python中,可以使用pandas库来按照分组和3列查看数据。下面是一个代码示例:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {
'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'Column2': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
'Column3': [13, 14, 15, 16, 17, 18]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Group分组并查看每个分组的前3行数据
grouped = df.groupby('Group')
for name, group in grouped:
print(f"Group: {name}")
print(group.head(3))
# 输出结果示例:
# Group: A
# Group Column1 Column2 Column3
# 0 A 1 7 13
# 2 A 3 9 15
# 4 A 5 11 17
# Group: B
# Group Column1 Column2 Column3
# 1 B 2 8 14
# 3 B 4 10 16
# 5 B 6 12 18
在上述代码中,首先使用pandas的DataFrame创建了一个示例数据集df。然后使用groupby函数按照Group列进行分组,将结果保存在grouped对象中。接着使用迭代的方式遍历每个分组,并使用head函数查看每个分组的前3行数据。最后将每个分组的数据打印出来。
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