擅长:python、mysql、java
<p><code>g</code>是一个数据帧。因为您在<code>'League'</code>上分组,所以您将把数据帧分割成单独的块,其中包含<code>'League'</code>的唯一值。为了说明这一点,我们可以迭代GroupBy对象</p>
<pre><code>for idx, g in df.groupby('League'): # `idx` is the unique group key
print(g, '\n')
</code></pre>
<hr/>
<pre><code> Count
League Result
Champ H 67
D 15
A 57
H 87
Count
League Result
EPL H 16
D 9
A 10
Count
League Result
La Liga D 35
A 40
</code></pre>
<p>然后<code>apply</code>将函数分别应用于这些数据帧中的每一个。调用<code>g.sum()</code>将为您提供一个对组中的每列求和的序列</p>
<pre><code>for idx, g in df.groupby('League'):
print(g.sum(), '\n')
Count 226
dtype: int64
Count 35
dtype: int64
Count 75
dtype: int64
</code></pre>