在yahoo finan的df中对相似值进行分组

Question

我有一个像这样的df（尽管它扩展到了整个SP500）：

        Sector
Symbol
MMM     XLI
ABT     XLV
ABBV    XLV
ACN     XLK
ATVI    XLK

我的问题是，如何根据扇区将符号分组？例如，当我想访问数据时，我想把所有符号按扇区分组。你知道吗

到目前为止，我已经尝试了：

sector_list = list(df[df['Sector']=='XLV'].index)

这是可行的，但一次只对一个扇区有效。我想同时计算所有10个行业的回报率，所以我需要一个可以一次返回所有行业的公式，按行业分组

Answer 1

将^{}与apply一起使用，并将所有索引值转换为list：

s = df.groupby('Sector').apply(lambda x: x.index.tolist())
print (s)
Sector
XLI          [MMM]
XLK    [ACN, ATVI]
XLV    [ABT, ABBV]
dtype: object

或^{}为列Symbol从索引值，然后^{}由Sector创建list由^{}从列Symbol按每组创建list：

s = df.reset_index().groupby('Sector')['Symbol'].apply(list)
print(s)
Sector
XLI          [MMM]
XLK    [ACN, ATVI]
XLV    [ABT, ABBV]
Name: Symbol, dtype: object