pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.indices#

propertyDataFrameGroupBy.indices[source] #

Dict {group name -> group indices}.

Examples

For SeriesGroupBy:

>>> lst = ['a', 'a', 'b']
>>> ser = pd.Series([1, 2, 3], index=lst)
>>> ser
a 1
a 2
b 3
dtype: int64
>>> ser.groupby(level=0).indices
{'a': array([0, 1]), 'b': array([2])}

For DataFrameGroupBy:

>>> data = [[1, 2, 3], [1, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=["a", "b", "c"],
...  index=["owl", "toucan", "eagle"])
>>> df
 a b c
owl 1 2 3
toucan 1 5 6
eagle 7 8 9
>>> df.groupby(by=["a"]).indices
{1: array([0, 1]), 7: array([2])}

For Resampler:

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=pd.DatetimeIndex(
...  ['2023年01月01日', '2023年01月15日', '2023年02月01日', '2023年02月15日']))
>>> ser
2023年01月01日 1
2023年01月15日 2
2023年02月01日 3
2023年02月15日 4
dtype: int64
>>> ser.resample('MS').indices
defaultdict(<class 'list'>, {Timestamp('2023年01月01日 00:00:00'): [0, 1],
Timestamp('2023年02月01日 00:00:00'): [2, 3]})