pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.get_group#

SeriesGroupBy.get_group(name, obj=None)[source] #

Construct DataFrame from group with provided name.

Parameters:

nameobject

The name of the group to get as a DataFrame.

objDataFrame, default None

The DataFrame to take the DataFrame out of. If it is None, the object groupby was called on will be used.

Deprecated since version 2.1.0: The obj is deprecated and will be removed in a future version. Do df.iloc[gb.indices.get(name)] instead of gb.get_group(name, obj=df).

Returns:

same type as obj

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).get_group("a")
a 1
a 2
dtype: int64

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"]).get_group((1,))
 a b c
owl 1 2 3
toucan 1 5 6

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').get_group('2023年01月01日')
2023年01月01日 1
2023年01月15日 2
dtype: int64